Yapay Zekâ için CI/CD: Docker Tabanlı Model Derlemelerinin ve Dağıtımlarının Otomatikleştirilmesi Eğitimi

Yapay Zekâ İş Akışları İçin CI/CD'ye Giriş

• Yapay zekâ model teslim hatlarının benzersiz zorlukları
• Geleneksel DevOps ve MLOps süreçlerinin karşılaştırılması
• Otomatikleştirilmiş model dağıtımının temel bileşenleri

Docker ile Yapay Zekâ Modellerini Kapsüllendirme

• ML çıkarımı için verimli Dockerfile tasarlama
• Bağımlılıklar ve model artefaktlarını yönetme
• Güvenli ve optimize edilmiş görseller oluşturma

CI/CD Hatlarını Kurma

• CI/CD araç seçenekleri ve ekosistemleri
• Otomatik model paketleme için hat oluşturma
• Otomatik kontrollerle hatların doğrulanması

CI'da Yapay Zekâ Modellerinin Test Edilmesi

• Veri bütünlük kontrollerini otomatikleştirme
• Model hizmetleri için birim ve entegrasyon testleri
• Performans ve regresyon doğrulaması

Docker Tabanlı Yapay Zekâ Hizmetlerinin Otomatik Dağıtımı

• Yapay zekâ kapsüllerini bulut ortamlarına dağıtma
• Mavi-yeşil ve yavru (canary) yayımlamaları uygulama
• Başarısız dağıtımlar için geri alma (rollback) stratejileri

Model Sürümleri ve Artefaktların Yönetimi

• Model ve kapsül sürüm kontrolü için kayıt defterlerinin (registry) kullanımı
• Görselleri etiketleme, imzalama ve yükseltme
• Hizmetler arası model güncellemelerinin koordine edilmesi

Yapay Zekâ İçin CI/CD'de İzleme ve Gözlemlenebilirlik

• Hat ve model performansını takip etme
• Başarısız derlemeler veya model sapmaları için uyarı verme
• Ortamlar arası çıkarım davranışını izleme

Yapay Zekâ Sistemleri İçin CI/CD Hatlarının Ölçeklendirilmesi

• Büyük modeller için derlemelerin paralelleştirilmesi
• Bilişim ve depolama kaynaklarının optimize edilmesi
• Distribütif ve uzaktan yürütücülerin entegrasyonu

Özet ve Sonraki Adımlar