0Pricing
MLOps Academy · Ders

Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler

Makine öğrenimi sunumunu temel Kubernetes nesneleriyle eşleştirin.

Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler, CoddyKit'te ücretsiz bir MLOps Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, MLOps Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

The Pod Is the Smallest Unit

Kubernetes never runs a bare container. The smallest thing it schedules is a Pod, a wrapper holding one container (your model server) plus its shared network. 📦

One Model Server per Pod

For ML serving you usually put one model API container in each Pod. That keeps scaling, restarts, and resource limits simple to reason about per model.

Pods Are Disposable

A Pod can die at any moment, on a node failure or an upgrade. You never name or nurse one; you let the cluster replace it for you.

Deployments Keep Pods Alive

A Deployment is the controller you actually create. It says how many identical model Pods you want and rebuilds any that crash or vanish.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: model-api
spec:
  replicas: 3

Replicas Give You Scale

Set replicas to 3 and you instantly run three copies of your model server. Bump the number and Kubernetes spins up more to share the load.

The Pod Template

Inside a Deployment, the template is the blueprint for every Pod: which image to pull, what port the model API listens on, and its resource needs.

Rolling Updates Are Built In

Ship a new model image and the Deployment does a rolling update, replacing old Pods a few at a time so predictions keep flowing with no downtime.

Pod IPs Keep Changing

Every new Pod gets a fresh internal IP. Clients cannot chase moving targets, so you need a stable front door that does not change. 🔀

The Service Is That Front Door

A Service gives your model Pods one steady name and virtual IP, then load-balances requests across whichever replicas are currently healthy.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: model-api
spec:
  selector:
    app: model-api
  ports:
    - port: 80

Labels Wire It Together

A Service finds its Pods by matching labels, not IPs. The selector app=model-api links the Service to every Pod carrying that same label.

ClusterIP vs LoadBalancer

A ClusterIP Service is reachable only inside the cluster, fine for internal calls. Use LoadBalancer or an Ingress when external users need the model.

Quick Check

Which object should you create to run and self-heal model Pods?

Recap

Pods run your model, a Deployment keeps the right number alive, and a Service gives clients one stable address. That trio is the core of serving on Kubernetes. ✅

Sıkça Sorulan Sorular

“Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve MLOps Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. MLOps Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler” dersinde ne öğreneceğim?

Makine öğrenimi sunumunu temel Kubernetes nesneleriyle eşleştirin. MLOps Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

MLOps Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te MLOps Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.

“Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu MLOps Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her MLOps Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Modeller için Pod'lar, Dağıtımlar ve Hizmetler
  2. CPU, Bellek ve GPU İsteyin
  3. ConfigMaps ve Secrets ile Yapılandırın
  4. Eğitimi Kubernetes İşi Olarak Çalıştırın
← MLOps Academy Sayfasına Dön