AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI sistemlerini production'a alma, izleme, ölçekleme ve otomasyon.
LLMOps ve GenAIOps: AI Sistemlerini Production'a Alma
Prompt versioning, evaluation, CI/CD, tracing, model monitoring, token maliyetleri ve production deployment.
AI Platform Engineer: Kubernetes, Terraform ve CI/CD
Kubernetes, Terraform, model gateway, agent runtime, GPU workloads, secrets, observability ve multi-tenant AI platformları.
AI Agent Evaluation ve Observability
Agent kalitesini ölçme, tracing, LLM-as-judge, regresyon testleri, guardrails ve üretim gözlemlenebilirliği.
Private AI: Ollama, vLLM ve Açık Kaynak LLM'ler
Açık kaynak modelleri kendi altyapında çalıştır: Ollama, vLLM, quantization, GPU ve maliyet/gizlilik.
MLOps Bootcamp: MLflow, Kubeflow ve Kubernetes
Uçtan uca ML yaşam döngüsü: MLflow, Kubeflow, Kubernetes, CI/CD, feature store ve model monitoring.
AI Solutions Architect
Uçtan uca AI çözüm mimarisi: model seçimi, RAG vs fine-tune, maliyet, güvenlik, ölçek ve tradeoff'lar.
AI FinOps: LLM Maliyetlerini Yönetme
Token maliyeti görünürlüğü, model routing, caching, batching, bütçeleme ve maliyet attribution.
GPU Infrastructure: Kubernetes Üzerinde AI Workloads
Kubernetes'te GPU zamanlama, NVIDIA operator, MIG, autoscaling ve verimli AI iş yükü yönetimi.
LLM Gateway, Model Routing ve Multi-Model Architecture
Merkezi LLM gateway, akıllı model routing, fallback, rate limiting ve çok-model mimarisi.