Red Hat’in açık kültür yaklaşımı ve sahada kanıtlanmış uygulamalarıyla MLOps süreçlerini deneyimleyin; machine learning modellerini daha güvenilir, hızlı ve sürdürülebilir biçimde production ortamına taşıyın.
MLOps Enablement with Red Hat AI Enterprise (AI500), ekiplerin başarılı bir MLOps dönüşümünü yalnızca teorik olarak öğrenmesini değil, uygulamalı olarak deneyimlemesini amaçlayan beş günlük yoğun bir eğitim programıdır.
Birçok yapay zeka veya data science eğitimi belirli bir framework ya da teknolojiye odaklanırken AI500, açık kaynak dünyasındaki farklı araçların uçtan uca bir MLOps workflow içerisinde nasıl birlikte çalıştığını ele alır. Eğitim; continuous discovery, continuous training ve continuous delivery yaklaşımlarını gerçek hayattaki machine learning senaryolarını taklit eden ortak bir çalışma modeli içerisinde bir araya getirir.
Program, farklı ekiplerden katılımcıların birlikte çalışmasını teşvik eder. Data scientist’ler, machine learning engineer’lar, platform engineer’lar, architect’ler ve product owner’lar kendi uzmanlık alanlarının dışına çıkarak ortak bir delivery team gibi çalışır. Böylece katılımcılar, model geliştirme ve deployment süreçlerinde teknik yetkinlik kadar ekipler arası iş birliğinin de neden kritik olduğunu deneyimler.
Eğitim Red Hat OpenShift AI, Red Hat OpenShift GitOps ve Predictive AI yaklaşımı temel alınarak hazırlanmıştır.
Kurumlara Sağladığı Katkılar
Birçok kurum, mevcut organizasyon yapısının ve machine learning çalışma yöntemlerinin AI destekli dönüşüm hedeflerini yeterince desteklemediğini fark etmektedir. Modellerin daha hızlı production’a alınması, geri bildirim döngüleri ile sürekli iyileştirilmesi ve kullanıcı ihtiyaçlarına daha iyi uyum sağlayan çözümler sunulması için yalnızca model geliştirmek yeterli değildir.
Bunun için kurumların:
- Ekipler arası iş birliğini,
- Otomasyonu,
- Lifecycle management yaklaşımını,
- Continuous training ve delivery süreçlerini
machine learning operasyonlarının doğal bir parçası haline getirmesi gerekir.
AI500, gerçek dünya MLOps kültürünü ve modern çalışma pratiklerini uygulamalı şekilde tanıtır.
Katılımcılar Red Hat OpenShift, Red Hat OpenShift AI ve sektör standardı MLOps araçlarıyla predictive machine learning model geliştirerek model lifecycle sürecini uçtan uca deneyimler.
Bu sayede kurumlar:
- Model deployment sürelerini kısaltabilir.
- Tekrarlanabilir ve standart MLOps süreçleri oluşturabilir.
- Model kalitesini daha düzenli izleyebilir.
- Farklı ekipler arasındaki uyumu artırabilir.
- AI transformation projelerini daha kontrollü şekilde ölçeklendirebilir.
Katılımcılara Sağladığı Kazanımlar
AI500 eğitimini tamamlayan katılımcılar MLOps kültürünü, süreçlerini ve production odaklı model lifecycle yaklaşımını uygulamalı olarak deneyimler.
Katılımcılar eğitim sonunda:
- MLOps prensiplerini machine learning model geliştirme ve deployment süreçlerine uygulayabilir.
- Inner loop geliştirmeden outer loop operasyonlarına kadar tüm model lifecycle sürecini anlayabilir.
- Experiment tracking ve model deployment süreçlerini yönetebilir.
- Training pipeline’ları oluşturabilir.
- Continuous training ve automated deployment süreçleri kurabilir.
- Model monitoring yaklaşımını kullanabilir.
- Dataset versioning ile traceability sağlayabilir.
- Canary ve blue-green gibi gelişmiş deployment yöntemlerini uygulayabilir.
- Feature store yaklaşımını kullanabilir.
- Machine learning modellerine yönelik security guardrail’leri entegre edebilir.
- Pair programming ve mob programming gibi ortak geliştirme yaklaşımlarında deneyim kazanabilir.
