Yerel Bir Özel AI Yığını Oluşturun: Kendi Kendine Barındırılan LLMs ve RAG

AI modern iş akışları için vazgeçilmez hale geldikçe, hassas verileri genel bulut sağlayıcılarına göndermek büyük gizlilik riskleri oluşturur. Kendi yerel AI yığınınızı çalıştırmak, ekibinizin tescilli verileri tamamen güvende tutarken güçlü modellerden yararlanmasını sağlar. Bu kurs, özel, kendi kendine barındırılan bir AI altyapısı kurmanın temel kavramları boyunca size rehberlik eder. Large Language Models (LLMs) yerel olarak nasıl çalıştırılacağını, güvenli dahili API ağ geçitlerinin nasıl oluşturulacağını ve AI'yı dahili belgelerinizle bağlamak için Retrieval-Augmented Generation (RAG) sisteminin nasıl uygulanacağını keşfedeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Bulut tabanlı ve yerel AI dağıtımları arasındaki temel farkları anlayın. - Büyük dil modellerini kendi kendine barındırmak için temel altyapıyı yapılandırın. - Modern vektör veritabanlarını kullanarak bir Retrieval-Augmented Generation (RAG) işlem hattı tasarlayın. - Ekip isteklerini yerel AI'nıza yönetmek ve yönlendirmek için bir API ağ geçidi kurun. - Güvenilir dağıtım için temel konteynerleştirme ve MLOps kavramlarını uygulayın. - Yerel model çıktılarını optimize etmek için prompt engineering temellerini uygulayın. Kurs, pratik dağıtım stratejilerine geçmeden önce temel AI terminolojisi ve mimari kavramlarıyla başlar. Özel bir AI yığınının her bir bileşeninin nasıl bağlandığını anlamak için adım adım yazılı senaryoları ve yapılandırma örneklerini okuyacaksınız. Yeni başlayanlar, gelecek vadeden platform mühendisleri ve AI altyapısını anlamak isteyen geliştiriciler için tasarlanan bu kurs, önceden machine learning deneyimi gerektirmez. Güvenli, özel AI ortamınızı bugün oluşturmaya başlayın.