İçeriğe geç

Fine-Tuning Cookbook (Model-by-Model)

Bu cookbook'un kullanım kılavuzu: 5-bileşenli ders anatomisi (Theory/Math/Lab/Debug/Bench), Stage taksonomisi (Spike → Reference → Production → Research), reproducibility kontratı (bit-exact runs), RTX 4090 baseline'ı niye seçildi, GPU bütçeleme matematiği.

20 modül
177 ders
~5111 dk

Bu kategori nasıl yapılandırıldı?

Her öğrenme kategorisi; temel kavramlardan üretim-seviyesi mimari kararlarına kadar progresif bir modül zinciri olarak tasarlanır — atlanmasa daha hızlı ilerlersin, ama her modül kendi başına da çalışılabilir.

Modül yapısı standart: kısa video/yazılı içerik (10–15 dakika), uygulamalı örnek (kod + veri), 10–15 soruluk değerlendirme, ve gerçek dünya use-case ile bağlanma kısmı. Bu yapı 'gördüm, anladım' yanılgısının önüne geçiyor — uygulamadan sonra değerlendirme, gerçekten içselleştirip içselleştirmediğini test ediyor.

Her kategoride üretim odaklı pratik vurgusu var: prompt engineering kategorisinde sadece prompt template'leri değil, prompt versiyonlama ve A/B testing; RAG'de sadece chunk-and-embed değil, hibrit retrieval + reranker + evaluation; LLMOps'ta sadece deployment değil, gözlemlenebilirlik ve maliyet attribusyonu.

Önerilen ilerleme yolu: ilk önce kategori-içi temel modülleri sırayla çalış, sonra ileri modüllerden ihtiyacın olanı seçici tüket. Kohort formatı tercih edersen drip-yayın seninle hızını koordine ediyor; bireysel formatta ise kendi hızında ilerleyebilirsin.

  • Her modül 10–15 dakika içerik + uygulamalı örnek + değerlendirme.
  • Üretime alma odaklı; teorik kalmıyor, gerçek vendor/araç kararlarına bağlanıyor.
  • Modüller bağımsız çalışılabilir ama önerilen sıra hızı artırır.
  • Pro üyelik ile sertifika sınavı + AI tutor + drip kohort erişimi.

İçindekiler

Part 0 — Engineering Foundations

Part I — Hardware & Memory Engineering

Part II — Tokenizer & Data Engineering

Part III — Small Open Models (1B–8B)

Part IV — Mid-Large Models (13B-70B+) + Distributed Internals

Part V — MoE Internals & Fine-Tuning

Part VI — Vision-Language Multimodal FT

Part VII — Speech & Audio Fine-Tuning

Part VIII — Code Models & Repo-Level FT

Part IX — Türkçe-First & Yerelleştirme Mühendisliği

Part X — Quantization Engineering

Part XI — Alignment & Preference Optimization

Part XII — Reasoning Model FT (R1-style)

Part XIII — Custom Kernels & Performance Surgery

Part XIV — Closed-Source API Fine-Tuning

Part XV — Serving Engineering

Part XVI — Production Operations

Part XVII — Türkiye Use-Case Labs

Part XVIII — Compliance, Governance & Red-Teaming

Capstone — Build Your Own LLM

Sıkça Sorulan Sorular

  • Modüller, içerik dökümünde gösterilen sırayla ilerlemen için tasarlandı. İlk modül zemin oluşturur, sonraki modüller buna dayanır. Bir bölümü atlayabilirsin ama yan-modüllerde 'Önkoşullar' bölümü görünürse önce o derslere dön.