🎓 Sınıf Tanıtım: Embedding ve Reranking Modelleri: Production'da Deploy ve Serving
Edumints tarafından yapay zekâ desteğiyle hazırlandı
İçindekiler 3 başlık
Merhaba yapay zeka meraklıları ve sevgili Edumints topluluğu! 👋
Yapay zeka modellerini prototipten çıkarıp gerçek dünya sistemlerinde yüksek performansla çalıştırmak her zaman heyecan verici bir adımdır. Bugün, AI Inference kategorisinde yer alan ve prodüksiyon standartlarını hedefleyen yepyeni herkese açık sınıfımız Embedding ve Reranking Modelleri: Production'da Deploy ve Serving ile karşınızdayız!
Geleneksel RAG eğitimi içerikleri genellikle yalnızca kullanım ve sorgulama tarafını anlatır. Bu kurs ise doğrudan production ortamında embedding ve reranking modellerini deploy etme ve serving süreçlerine odaklanıyor. Canlı sistemlerde gecikmeyi düşürmek ve verimliliği artırmak için gereken modern altyapı pratiklerini birlikte keşfediyoruz.
Neler Öğreneceksiniz?#
Sınıf boyunca ölçeklenebilir inference altyapılarını ve modern araçları adım adım inceleyeceksiniz:
- HuggingFace TEI (Text Embeddings Inference): Modelleri yüksek verimlilik, düşük gecikme ve hız ile sunma yöntemleri
- Infinity ile Serving: Gelişmiş mimarilerle pratik ve verimli model dağıtım süreçleri
- Custom Reranker Serving: İhtiyaca özel reranking modellerini production ortamında canlıya alma ve optimize etme
Kimler İçin Uygun?#
- Vektör arama ve RAG altyapılarını canlı sistemlere taşımak isteyen yapay zeka mühendisleri
- Model inference performansını ve serving altyapısını güçlendirmek isteyen backend ve MLOps uzmanları
- Production seviyesinde ölçeklenebilir ve sağlam çözümler geliştirmeyi hedefleyen tüm geliştiriciler
Topluluk ve Sınıf Bilgileri#
Sınıfımız toplam 5 modül halinde yapılandırılmıştır. Şimdiden aramıza katılan 5 üye ile birlikte büyüyen, samimi ve üretken bir öğrenme ortamı oluşturduk. Sorularınızı paylaşarak ve deneyimlerinizi aktararak bu yolculuğun bir parçası olabilirsiniz.
Sınıfa katılmak için profili ziyaret edin ve bugün başlayın! 🚀