LLMOps ve GenAIOps: AI Sistemlerini Production'a Alma
Prompt versioning, evaluation, CI/CD, tracing, model monitoring, token maliyetleri ve production deployment.
Seviye
İleri
Süre
30 saat
Tahmini yayın
2027 Q2
Kategori
AI Platform, MLOps ve LLMOps
Bir AI prototipini güvenilir, izlenebilir ve maliyeti kontrol edilebilir bir üretim sistemine dönüştürmenin disiplinini öğreten kurs. Prompt versioning'den evaluation'a, CI/CD'den tracing ve monitoring'e; LLM sistemlerini production'da ayakta tutmanın operasyonel çerçevesini kurarsın.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- Prompt ve model sürümlerini yönetme (versioning)
- Otomatik evaluation ve regresyon testleri kurma
- Tracing ve monitoring ile üretimde gözlemlenebilirlik
- Token maliyetlerini izleme ve optimize etme
Kimler için
- AI sistemlerini production'a taşıyan mühendisler
- ML/Platform ekipleri ve SRE'ler
- AI ürününün güvenilirliğinden sorumlu liderler
Müfredat özeti
- 01LLMOps ve GenAIOps'a genel bakış
- 02Prompt ve model versioning
- 03Evaluation ve kalite kapıları
- 04CI/CD ile AI sistemleri
- 05Tracing, monitoring ve alerting
- 06Token maliyeti ve optimizasyon
Diğer kursları keşfet
AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Platform Engineer: Kubernetes, Terraform ve CI/CD
Kubernetes, Terraform, model gateway, agent runtime, GPU workloads, secrets, observability ve multi-tenant AI platformları.
AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Agent Evaluation ve Observability
Agent kalitesini ölçme, tracing, LLM-as-judge, regresyon testleri, guardrails ve üretim gözlemlenebilirliği.
AI Platform, MLOps ve LLMOps
Private AI: Ollama, vLLM ve Açık Kaynak LLM'ler
Açık kaynak modelleri kendi altyapında çalıştır: Ollama, vLLM, quantization, GPU ve maliyet/gizlilik.