Model Deployment Eğitimi

Eğitim Hakkında

Eğitimimiz, makine öğrenmesi modellerinin üretim ortamına taşınması sürecini; model deployment kavramları, dağıtım stratejileri, izleme ve bakım süreçlerini kapsamlı bir şekilde ele almaktadır.

Ön Koşul

Temel makine öğrenmesi ve Python bilgisine sahip olunması önerilir.

Eğitim İçeriği

Model Deployment'a Giriş

Model Deployment'ı Anlamak
1 Model Deployment Nedir?
Tanım ve önemi
Modeli geliştirme ve sunma arasındaki boşluğu kapatmak
2 Model Deployment Yaşam Döngüsü
Geliştirmeden üretime
ML için sürekli entegrasyon ve deployment (CI/CD)
3 Model Deployment'taki Zorluklar
Ölçeklenebilirlik ve performans
Model versiyonlama ve yeniden üretilebilirlik
İzleme ve bakım
Deployment Mimarileri
1 Batch Prediction
Kullanım alanları ve uygulama
Scheduling ve veri pipeline'ları
2 Real-time Prediction
API tabanlı deployment
Streaming mimarileri
3 Edge Deployment
Edge cihazlarda model deployment
Kaynak kısıtlı ortamlar için dikkat edilecek noktalar
Deployment Platform ve Araçları
1 Cloud Platform'ları
AWS SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning
2 Open-source Araçlar
MLflow, Kubeflow, Seldon Core
3 Containerization ve Orchestration
Model paketlemesi için Docker
Orchestration için Kubernetes

Model'leri Deploymentiçin Hazırlama

Model Serialization
1 Serialization Format'ları
Pickle, JSON, ONNX
Framework'e özgü format'lar (örn. TensorFlow için SavedModel)
2 Model'ler için Version Control
Git LFS (Large File Storage)
Model registry'leri (MLflow, Neptune.ai)
3 Model Sıkıştırma Teknikleri
Quantization
Pruning ve knowledge distillation
Model Optimizasyonu
1 Hesaplama Optimizasyonu
Graph optimizasyonu
Operator fusion
2 Donanıma Özel Optimizasyon
CPU optimizasyonu (örn. Intel MKL)
GPU optimizasyonu (örn. NVIDIA TensorRT)
3 Model Basitleştirme
Feature selection ve boyut azaltma
Model distillation
Test ve Doğrulama
1 Model'ler için Unit Testing
Bireysel bileşenlerin test edilmesi
Mocking dependencies
2 Integration Testing
Deployment pipeline'ının uçtan uca testi
Performans testi
3 Üretimde A/B Testing
Model deployment için A/B testleri tasarlama
Sonuçları analiz etme ve karar verme

Deployment Stratejileri

API Geliştirme
1 RESTful API'lar
Model serving için RESTful endpoint'leri tasarlama
Request ve response'ları işleme
2 API Güvenliği
Authentication ve authorization
Rate limiting ve throttling
Serverless Deployment
1 Function-as-a-Service (FaaS)
AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions
Serverless deployment'ın avantajları ve dezavantajları
2 Event-driven Mimariler
Event'lere dayalı prediction'ları tetikleme
Mesaj kuyrukları ve event stream'leri ile entegrasyon
3 Cold Start Problemi
Cold start'ları anlama ve azaltma
Düşük latency'yi koruma stratejileri
Ölçeklendirme ve Load Balancing
1 Yatay vs. Dikey Ölçeklendirme
Farklı deployment senaryoları için ölçeklendirme stratejileri
Auto-scaling konfigürasyonları
2 Load Balancing Teknikleri
Round-robin, least connections, IP hash
Uygulamaya özel load balancing
3 Caching Stratejileri
In-memory caching
Distributed caching systems (e.g., Redis)

Monitoring and Maintenance

Logging ve Observability
1 Centralized Logging
ELK stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
Cloud-native logging çözümleri
2 Distributed Tracing
Request'leri izlemek için OpenTelemetry
Request akışlarını ve darboğazları analiz etme
3 Metrikler ve Dashboard'lar
Metrik toplama için Prometheus
Görselleştirme için Grafana
Model Performans İzleme
1 Data Drift Tespiti
Girdi dağılımındaki değişiklikleri izleme
Drift tespiti için teknikler (örn. KL divergence)
2 Model Decay İzleme
Zaman içinde prediction kalitesini takip etme
Performans düşüşü için alarm kurma
3 Kaynak Kullanımı İzleme
CPU, memory ve I/O izleme
Maliyet optimizasyon stratejileri
Sürekli Deployment
1 ML için CI/CD Pipeline'ları
Model eğitimi ve deployment'ı CI/CD'ye entegre etme
Pipeline'da otomatik test ve doğrulama
2 Canary Release'leri
Yeni model'leri aşamalı olarak devreye alma
Model versiyonlarını izleme ve karşılaştırma
3 Geri Alma Stratejileri
Otomatik geri alma tetikleyicileri
Model versiyonlarını ve bağımlılıklarını yönetme

Etik ve Düzenleyici Hususlar

Adillik ve Bias
1 Deployed Model'lerde Bias Tespit Etme
Bias tespiti için araçlar ve teknikler
Üretim sistemlerinde bias'ı azaltma
2 Adillik Metrikleri
Adillik kriterlerini anlama ve uygulama
Adillik ve model performansı arasındaki dengeler
Veri Gizliliği ve Güvenliği
1 Veri Şifreleme
Durağan ve hareket halindeki verileri şifreleme
Anahtar yönetim stratejileri
2 Differential Privacy
ML pipeline'larında differential privacy uygulama
Gizlilik ve model faydası arasında denge kurma
3 Uyumluluk ve Düzenlemeler
GDPR, CCPA ve diğer ilgili düzenlemeler
Veri silme ve taşınabilirlik özelliklerini uygulama

Kazanımlar

Model deployment kavramını ve önemini anlayabileceksiniz.

Farklı model dağıtım stratejilerini değerlendirebilecek ve uygulayabileceksiniz.

Modelleri üretim ortamına taşıyabilecek ve servis olarak sunabileceksiniz.

Dağıtılmış modellerin performansını izleyebilecek ve yönetebileceksiniz.

Model yaşam döngüsü yönetimini uçtan uca gerçekleştirebileceksiniz.

Hedef Kitle

Veri bilimciler

Makine öğrenmesi mühendisleri

MLOps mühendisleri

Yapay zeka geliştiriciler

DevOps mühendisleri

Sertifika

Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.