MLOps/LLMOps Bootcamp Eğitimi

MLOps ve LLMOps ile modelleri üretime almayı, performansını izlemeyi, güncelleyeyi ve tüm süreci otomatikleştirmeyi öğreneceksiniz. Klasik ML modellerinden büyük dil modellerine (LLM) kadar uçtan uca deployment süreçlerini, Docker ve Kubernetes üzerinde dağıtımı, CI/CD süreçlerini ve AWS üzerinde gerçek senaryoları deneyimleyeceksiniz.

MLOps/LLMOps Bootcamp Kursu | Uygulamalı, Online | CourseCV

Kurs Özet Bilgiler

Güncel bilgi, detaylar ve başvuru için kursa git butonuna tıklayınız.

MLOps/LLMOps Bootcamp Eğitimi

Bu 13 haftalık bootcamp eğitiminde makine öğrenimi modellerinin üretim ortamlarında güvenli, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir şekilde çalıştırılmasını öğreneceksiniz. MLOps ve LLMOps ile modelleri üretime almayı, performansını izlemeyi, güncelleyeyi ve tüm süreci otomatikleştirmeyi öğreneceksiniz. Klasik ML modellerinden büyük dil modellerine (LLM) kadar uçtan uca deployment süreçlerini, Docker ve Kubernetes üzerinde dağıtımı, CI/CD süreçlerini ve AWS üzerinde gerçek senaryoları deneyimleyeceksiniz. Veri bilimi ve yapay zekanın prod ortamında nasıl çalıştığını, gerçek değer sunmayı ve fark yaratmayı öğreneceksiniz.

İçerik

1-2. Hafta (Ön Hazırlık Video Eğitim):

Computer Networking Basic
Linux Basic, Bash Script
Git Basic ve Crontab
PostgreSQL & SQL Basic
Docker
Python Programming
Machine Learning with Python

3. Hafta:

Introduction to MLOps
Model development environments, tools
Model deployment methods
Prepare environment (VM, Docker, AWS CLI)
S3 compatible object storage: MinIO
Building a basic ML model (Classification + Regression)
MLflow experiment tracking and model registry

4. Hafta:

Introduction to Large Language Models (LLMs)
Getting Started with LLMs Locally (Ollama/HuggingFace)
Vector Database: Document indexing and querying

5. Hafta:

Connecting an LLM to External Tools
LLM Orchestration with LangChain
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Building an LLM-Powered Travel Assistant Application

6. Hafta:

SQLModel
Introduction to FastAPI
FastAPI Path parameters, Query parameters, Response model
Data validation with Pydantic
FastAPI Database CRUD Operations

7. Hafta:

FastAPI API Router ve Login Auth
Introduction to NGINX
Reverse Proxy, Load Balancing ve TLS termination with NGINX

8. Hafta:

Model storage and loading
Developing a web UI with Streamlit
Loading models from MLflow
Writing prediction results in database
Deploy Deeplearning Model

9. Hafta:

Docker image creation for ML model
Deployment on Docker
Kubernetes Intro, setup and deployment
Infrastructure as Code (IaC) Terraform
Deploy ML model on Docker with Terraform

10. Hafta:

Deployment on AWS EC2 Instance
Deploy ML model on AWS EC2 with Terraform
ML Pipelines

11. Hafta:

Requesting from Python
Jenkins Intro
CI/CD with Jenkins and Ansible
End to end project

12-13. Hafta:

Final Projects (self-study)
Mentorship hours ve proje sunumları

Kimler Katılabilir?

Veri Bilimciler, ML Engineer'lar, AI Engineer'lar
MLOps süreçlerini öğrenmek isteyen yazılım ve DevOps mühendisleri
LLM tabanlı uygulamalar geliştirmek isteyen profesyoneller
Docker çalıştırabilen bir bilgisayara sahip olanlar (iş bilgisayarları tavsiye edilmez)