2000: 2. Uluslararası İstanbul Kitap Fuarı: Yayıncılık ve İletişim.

Büyük dil modellerinin yerel prototipten güvenilir bir üretim hizmetine doğru ölçeklendirilmesi için belirli bir dizi işletim becerisi gerekiyor.Bu kurs, yapay zeka tabanlı uygulamaların yaşam döngüsünü etkili bir şekilde yönetmek için gerekli temel bilgiyi sağlar. Basitçe yapay zeka modellerini kullanmaktan, onları çalıştırmayı sürdüren altyapı, izleme ve dağıtım stratejilerini anlamaya geçiş yapacaksınız.Bu dersleri okuyarak, model sürümleme, performans optimizasyonu ve dış veri kaynaklarının entegrasyonunu yönetmek için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - LLMOps'in temel ilkelerini ve geleneksel yazılım operasyonlarından nasıl farklı olduklarını anlayın - Modern konteynerizasyon ve orkestrasyon tekniklerini kullanarak büyük dil modelleri dağıtın - Modelin doğruluğunu artırmak için Geri Alma-Genişletilmiş Üretim (RAG) paternlerini uygulayın - Verimli bilgi geri alma ve depolama için vektör veritabanlarını yönetin - Yüksek kaliteli kullanıcı deneyimi sağlamak için model performansı ve gecikme süresini izleyin - Model çıktılarını sistematik olarak optimize etmek için en iyi mühendislik uygulamalarını uygulamak - Model testleri ve sürekli entegrasyon için otomatik boru hatlarını ayarlayın Ders materyali, pratik dağıtım çalışma akışları ve gözlemlenebilirlik konularına geçmeden önce, temel terminoloji ve dil modellerinin temel mimarisi ile başlar. Altyapı kurulumu, veri yönetimi ve model bakım stratejileri hakkında yazılı açıklamalar yoluyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, yapay zekanın operasyonel tarafıyla ilgilenen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; model dağıtımıyla ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Yapay zeka operasyonlarının kritik alanındaki uzmanlığınızı bugünden inşa etmeye başlayın.