HSD AGU Gün 2 - DevOps & MLOps Pipeline & Enes Fehmi Manan скачать в хорошем качестве

HSD AGU Gün 2 - DevOps & MLOps Pipeline & Enes Fehmi Manan

📡 Hafta 2: MLOps ve Deployment – Modeli Hayata Geçirmek Bir makine öğrenmesi modelini eğitmek işin sadece başlangıcıdır. Bu yayında, modelin sürdürülebilirliğini nasıl sağlayacağımızı, Docker ile nasıl paketleyeceğimizi ve canlıya alındıktan sonra performansını nasıl takip edeceğimizi (monitoring) adım adım inceleyeceğiz. 🧠 Neler Konuşacağız? MLOps Dünyası: Model geliştirme süreci ile operasyonun kesişimi ve en iyi uygulama (best practice) yöntemleri. Model Sağlığı: Zamanla eskiyen modeller! Model Drift ve Data Drift kavramlarını nasıl ölçeriz? API Tasarımı: Modeli dış dünyaya açmak için modern ve hızlı bir çözüm: FastAPI. Kapsülleme: "Benim bilgisayarımda çalışıyordu" sorununa son: Docker ve Containerization. İzleme: Modelleri takip etmek ve deneyleri yönetmek için MLflow kullanımı. 💻 Uygulamalı Çalışma (Hands-on Lab) Bu seansta teoriyi doğrudan koda döküyoruz: 1. Eğittiğimiz model için FastAPI kullanarak REST API endpoint'leri oluşturacağız. 2. Projemizi Dockerfile ve docker-compose ile konteyner haline getireceğiz. 3. MLflow ile deneylerimizi (experiments) kayıt altına alacak ve model performansını canlıda izleyeceğiz. Eğitmen Linkedin:   / enesfehmimanan   Github: https://github.com/enesmanan Eğitim Doküman: https://github.com/Turkish-AI-Communi...