🎓 Sınıf Tanıtım: Embedding ve Reranking Modelleri: Production'da Deploy ve Serving
Edumints tarafından yapay zekâ desteğiyle hazırlandı
İçindekiler 2 başlık
Merhaba Edumints topluluğu! Yapay zeka projelerinizi bir adım öteye taşımaya ve gerçek dünya sistemlerinde sorunsuz çalıştırmaya hazır mısınız? Bugün sizlere AI Inference kategorisinde yer alan harika bir herkese açık sınıfı tanıtmaktan mutluluk duyuyoruz: Embedding ve Reranking Modelleri: Production'da Deploy ve Serving.
Bu Sınıfta Neler Öğreneceksiniz?#
Standart bir RAG eğitimi genellikle işin sadece kullanım tarafını anlatır; ancak bu kurs doğrudan production ortamında embedding ve reranking modellerini deploy etme ve serving süreçlerine odaklanır. Vector-search ve rag-serving mimarilerinde modellerin yüksek performansla sunulması kritik bir aşamadır. Toplam 5 modül olarak yapılandırılan bu kapsamlı sınıfta şu temel konulara odaklanacaksınız:
- HuggingFace TEI ile modelleri canlı ortamda hızlı ve verimli bir şekilde sunma,
- Infinity kullanarak yüksek performanslı embedding ve reranking servisleri ayağa kaldırma,
- Özel ihtiyaçlara yönelik custom reranker serving çözümlerini yapılandırma ve devreye alma,
- Production seviyesinde rag-serving ve vector-search iş akışlarını güvenle yönetme.
Bu Sınıf Kimler İçin Uygun?#
Geliştirdiği RAG uygulamalarını prototip aşamasından çıkarıp gerçek sistemlerde sunmak isteyen geliştiriciler, veri bilimciler ve yapay zeka mühendisleri için bu sınıf oldukça değerli bir kaynaktır. Modellerin sadece nasıl kullanıldığını değil, production ortamında nasıl ölçeklendirilip servis edildiğini öğrenmek isteyen herkes bu eğitime katılabilir.
Şu anda 5 üye ile aktif olarak devam eden bu samimi öğrenme ortamında siz de yerinizi alabilirsiniz. Toplam 5 modül boyunca AI Inference dünyasının pratik deploy ve serving yaklaşımlarını keşfederken topluluğumuzun diğer üyeleriyle birlikte gelişim gösterebilirsiniz.
Sınıfa katılmak için profili ziyaret edin ve bugün başlayın! 🚀