Herkes İçin MLOps Eğitimi

<p>- MLOps öğrenmek isteyen ancak nasıl başlayacağını bilmeyenler için bir rehber<br /> - Herkesin katkıda bulunabileceği açık kaynaklı (MIT) dokümantasyon<br /> <br /> Giriş<br /> 1. MLOps nedir?<br /> 2. MLOps'un bileşenleri<br /> 3. Neden Kubernetes?<br /> <br /> Kubernetes Kurulumu <br /> 1. Giriş<br /> 2. Kubernetes kurulumu<br /> 3. Önkoşulların kurulumu<br /> 4.1. Kubernetes kurulumu - K3s<br /> 4.2. Kubernetes kurulumu - Minikube<br /> 4.3. Kubernetes kurulumu - Kubeadm<br /> 5. Kubernetes modüllerinin kurulumu<br /> 6. (İsteğe bağlı) GPU kurulumu<br /> <br /> Bileşenlerin Kurulumu<br /> 1. Kubeflow<br /> 2. MLflow Tracking Server<br /> 3. Seldon-Core<br /> 4. Prometheus &amp; Grafana<br /> <br /> Kubeflow UI Rehberi <br /> 1. Central Dashboard<br /> 2. Notebooks<br /> 3. Tensorboards<br /> 4. Volumes<br /> 5. Experiments (AutoML)<br /> 6. Kubeflow Pipeline ile ilgili<br /> <br /> Kubeflow <br /> 1. Kubeflow'a giriş<br /> 2. Kubeflow kavramları<br /> 3. Gereksinimlerin kurulumu<br /> 4. Bileşen - Yazma<br /> 5. Pipeline - Yazma<br /> 6. Pipeline - Yükleme<br /> 7. Pipeline - Çalıştırma<br /> 8. Bileşen - InputPath/OutputPath<br /> 9. Bileşen - Ortam<br /> 10. Pipeline - Ayarlar<br /> 11. Pipeline - Çalıştırma sonucu<br /> 12. Bileşen - MLflow<br /> 13. Bileşen - Hata ayıklama<br /> <br /> API Dağıtımı<br /> 1. API dağıtımı nedir?<br /> 2. SeldonDeployment dağıtımı<br /> 3. Seldon izleme<br /> 4. Seldon alanları<br /> 5. MLflow'dan model<br /> 6. Çoklu modeller<br /> <br /> - Ele alınamayan konular<br /> - Python sanal ortam kurulumu </p>