Kurumsal Ortamlar için Yerel Büyük Dil Modeli (Local LLM) Geliştirme Eğitimi, büyük dil modellerini kurumların kendi teknolojik altyapılarında çalıştırarak veri gizliliği, güvenlik ve performans ihtiyaçlarına uygun yapay zeka uygulamaları geliştirmek isteyen teknik profesyonellere yöneliktir.

Eğitim kapsamında yerel yapay zeka altyapısının planlanması, donanım gereksinimlerinin belirlenmesi ve açık kaynak dil modellerinin seçilmesi ele alınır. Katılımcılar, LM Studio kullanarak farklı modelleri test etmeyi ve performanslarını karşılaştırmayı öğrenir. Ardından Ollama ile kurumsal ihtiyaçlara göre özelleştirilmiş modeller oluşturma ve bu modelleri Python veya JavaScript tabanlı uygulamalara entegre etme süreçleri üzerinde çalışır.

Program sonunda katılımcılar; kurum içi altyapıda çalışan, API aracılığıyla erişilebilen ve şirket dokümanlarından yararlanabilen yerel bir yapay zeka çözümünün geliştirilme sürecini uçtan uca planlayabilecek bilgi ve beceriler kazanır.

Kurumsal Ortamlar için Yerel Büyük Dil Modeli (Local LLM) Geliştirme Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Katılımcıların temel düzeyde Python veya JavaScript programlama bilgisine ve komut satırı kullanım deneyimine sahip olmaları gerekmektedir. Ayrıca başlangıç seviyesinde Docker bilgisi önerilmektedir.

Kimler Katılmalı

Yapay zeka tabanlı yazılım ve uygulamalar geliştirmek isteyen yazılım geliştiriciler
Veri bilimciler ve makine öğrenmesi mühendisleri
DevOps uzmanları ve sistem altyapı mühendisleri
Yazılım mimarları ve çözüm mimarları
Kurumsal yapay zeka projelerinden sorumlu teknik ekip liderleri

Neler Öğreneceksiniz

Eğitimi tamamladığınızda:

Yerel ve bulut tabanlı büyük dil modellerini maliyet, güvenlik ve performans açısından karşılaştırabileceksiniz.
KVKK ve GDPR gereksinimlerini dikkate alarak yerel yapay zeka mimarileri planlayabileceksiniz.
Kurumsal kullanım için gerekli donanım kapasitesini belirleyebileceksiniz.
Açık kaynak dil modellerini lisans, boyut ve teknik yeteneklerine göre değerlendirebileceksiniz.
LM Studio ile modelleri test edebilecek ve OpenAI uyumlu yerel API hizmetleri oluşturabileceksiniz.
Ollama ve Modelfile kullanarak özelleştirilmiş modeller hazırlayabileceksiniz.
Yerel LLM çözümlerini Python ve JavaScript uygulamalarına entegre edebileceksiniz.
Docker ve Open WebUI ile model erişimini ve kullanıcı yönetimini yapılandırabileceksiniz.
Kurum içi belgelerden yararlanan RAG tabanlı yapay zeka asistanları tasarlayabileceksiniz.

Eğitim İçeriği

1. Yerel Yapay Zeka Altyapısının Planlanması

Kurumsal Strateji ve Teknoloji Seçimi

Bulut tabanlı ve yerel dil modeli mimarilerinin karşılaştırılması
KVKK ve GDPR çerçevesinde veri güvenliği, gizlilik ve uyumluluk ihtiyaçlarının değerlendirilmesi
Token bazlı kullanım maliyetleri ile donanım yatırımlarının geri dönüşünün analiz edilmesi

Donanım ve İşletim Sistemi Gereksinimleri

İşlemci, GPU belleği (VRAM) ve sistem belleği (RAM) için kapasite planlaması
Windows, macOS ve Linux sunucu ortamlarının hazırlanması
CUDA ve Metal donanım hızlandırma altyapılarının yapılandırılması

Açık Kaynak Dil Modeli Ekosistemi

Hugging Face model kartları üzerinden lisans, model boyutu ve yetenek bilgilerinin incelenmesi
GGUF, AWQ ve EXL2 model formatlarının kullanım alanlarının değerlendirilmesi
Niceleme (quantization) yöntemlerinin model doğruluğu ve çalışma hızı üzerindeki etkilerinin karşılaştırılması

2. LM Studio ile Model Prototipleme ve Değerlendirme

LM Studio ortamında yerel dil modelleriyle prototip geliştirilmesi
Farklı modellerin test edilmesi ve karşılaştırılması
OpenAI uyumlu yerel API uç noktalarının kullanıma sunulması

3. Ollama ile Kurumsal Yerel LLM Çözümleri

Ollama ve Modelfile kullanılarak kuruma özel model yapılandırmalarının oluşturulması
Özelleştirilmiş modellerin sürüm yönetimi
Yerel dil modellerinin Python ve JavaScript projelerine entegre edilmesi
Docker üzerinde Open WebUI kurulumu ve kullanıcı erişimlerinin yönetilmesi
Kurum içi dokümanlardan yararlanan RAG tabanlı yapay zeka asistanlarının tasarlanması

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

Kurumsal Ortamlar için Yerel Büyük Dil Modeli (Local LLM) Geliştirme Uzbekistan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Uzbekistan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Local Large Language Model (Local LLM) Development for Enterprise Environments Uzbekistan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Local Large Language Model (Local LLM) Development for Enterprise Environments Uzbekistan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Uzbekistan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Local Large Language Model (Local LLM) Development for Enterprise Environments Uzbekistan Eğitimi