Makine öğrenimi modellerini prototip aşamasından tamamen entegre çözümlere dönüştüren deployment kavramının önemini anlayın. Planlama, test etme, dağıtım, izleme ve bakım dahil olmak üzere deployment yaşam döngüsünü öğrenin.

Batch inference, gerçek zamanlı inference ve istek üzerine hesaplama gibi farklı model deployment stratejilerini keşfedin. Her bir yaklaşımın artılarını ve eksilerini anlayın ve uygulamanızın ihtiyaçlarına göre doğru stratejiyi nasıl seçeceğinizi öğrenin.

Docker ve Kubernetes gibi araçları kullanarak konteynerlaştırme ve sanallaştırma kavramlarını derinlemesine inceleyin. Bu teknolojilerin model deployment için nasıl izole edilmiş, tekrarlanabilir ortamlar sağladığını ve geliştirme, test etme ve üretim arasında tutarlılığı nasıl sağladığını öğrenin.

TorchServe, TensorFlow Serving ve ONNX Runtime gibi model servis frameworklerini öğrenin. Bu araçların modelleri verimli bir şekilde API'ler aracılığıyla servis etmeye ve model sürümlerini yönetmeye nasıl yardımcı olabileceğini anlayın.

Farklı kullanım yüklerini karşılamak için model deployment süreçlerinizi ölçeklendirme tekniklerini ve mimarisini öğrenin. Yük dengeleme, yatay ve dikey ölçeklendirme arasındaki farkı ve bulut hizmetlerini ve otomatik ölçeklendirme gruplarını nasıl kullanacağınızı anlayın.

Makine öğrenimi modellerini uygulamalara entegre etmek için RESTful API tasarımının ilkelerini anlayın. Kullanıcıların modellerinizle etkileşim kurmalarına izin veren API'leri nasıl tasarlayacağınızı,uygulayacağınızı öğrenin.

Güvenilirlik ve performansı sağlamak için dağıtılan modellerde izleme ve kayıt tutmanın önemini keşfedin. İzlenecek önemli metrikleri, uyarı kurulumunu ve modellerinizi gidermek ve iyileştirmek için kayıt tutmayı kullanmayı öğrenin.

Makine öğrenimi bağlamında CI/CD süreçlerini anlayın.Güncellemelerin hızlı ve güvenilir bir şekilde teslim edilmesini sağlamak için modellerin test edilmesini, oluşturulmasını ve dağıtımını otomatikleştirmeyi öğrenin.