MLOps Bootcamp: MLflow, Kubeflow ve Kubernetes
Uçtan uca ML yaşam döngüsü: MLflow, Kubeflow, Kubernetes, CI/CD, feature store ve model monitoring.
Seviye
İleri
Süre
32 saat
Tahmini yayın
2027 Q3
Kategori
AI Platform, MLOps ve LLMOps
Makine öğrenmesi modellerini güvenilir biçimde üretime almanın disiplinini uçtan uca öğreten bootcamp. MLflow ile deney takibinden Kubeflow pipeline'larına, Kubernetes üzerinde serving'den CI/CD ve monitoring'e; ölçeklenebilir, tekrarlanabilir ve izlenebilir bir MLOps pratiği kurarsın.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- MLflow ile deney takibi ve model registry
- Kubeflow ile ML pipeline'ları
- Kubernetes üzerinde model serving
- CI/CD, feature store ve monitoring
Kimler için
- ML modellerini üretime taşıyan mühendisler
- Platform ve MLOps ekipleri
- Kubernetes üzerinde ML çalıştıranlar
Müfredat özeti
- 01MLOps yaşam döngüsü ve olgunluk
- 02MLflow: tracking ve registry
- 03Kubeflow pipeline'ları
- 04Kubernetes üzerinde serving
- 05CI/CD ve feature store
- 06Model monitoring ve drift
Diğer kursları keşfet
AI Platform, MLOps ve LLMOps
LLMOps ve GenAIOps: AI Sistemlerini Production'a Alma
Prompt versioning, evaluation, CI/CD, tracing, model monitoring, token maliyetleri ve production deployment.
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.