Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
1058 lines (800 loc) · 55.6 KB

README.md

File metadata and controls

1058 lines (800 loc) · 55.6 KB

AZD Yeni Başlayanlar İçin: Yapılandırılmış Bir Öğrenme Yolculuğu

AZD-yeni-başlayanlar

GitHub izleyicileri GitHub çatalları GitHub yıldızları

Azure Discord Microsoft Foundry Discord

Otomatik Çeviriler (Her Zaman Güncel)

Arapça | Bengalce | Bulgarca | Burmaca (Myanmar) | Çince (Basitleştirilmiş) | Çince (Geleneksel, Hong Kong) | Çince (Geleneksel, Makao) | Çince (Geleneksel, Tayvan) | Hırvatça | Çekçe | Danca | Flemenkçe | Estonca | Fince | Fransızca | Almanca | Yunanca | İbranice | Hintçe | Macarca | Endonezce | İtalyanca | Japonca | Kannada | Khmer | Korece | Litvanca | Malayca | Malayalam | Marathi | Nepalce | Nijerya Pidgin | Norveççe | Farsça (Persçe) | Lehçe | Portekizce (Brezilya) | Portekizce (Portekiz) | Pencapça (Gurmukhi) | Rumence | Rusça | Sırpça (Kiril) | Slovakça | Slovence | İspanyolca | Svahili | İsveççe | Tagalog (Filipince) | Tamilce | Telugu | Tayca | Türkçe | Ukraynaca | Urduca | Vietnamca

Yerel Olarak Klonlamayı mı Tercih Ediyorsunuz?

Bu depo 50+'den fazla dil çevirisi içerir ve indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.

🆕 Bugün azd'de Yeni Olanlar

Azure Developer CLI artık geleneksel web uygulamaları ve API'lerin ötesine geçti. Bugün azd, AI destekli uygulamalar ve akıllı ajanlar da dahil olmak üzere Azure'a herhangi bir uygulamayı dağıtmak için tek araçtır.

Bu sizin için ne anlama geliyor:

  • AI ajanları artık birinci sınıf azd iş yükleridir. Zaten bildiğiniz azd init → azd up iş akışı ile AI ajan projelerini başlatabilir, dağıtabilir ve yönetebilirsiniz.
  • Microsoft Foundry entegrasyonu, model dağıtımı, ajan barındırma ve AI hizmet yapılandırmasını doğrudan azd şablon ekosistemine getirir.
  • Temel iş akışı değişmedi. İster bir todo uygulaması, ister bir mikro hizmet, ister çok ajanlı bir AI çözümü dağıtıyor olun, komutlar aynıdır.

Eğer daha önce azd kullandıysanız, AI desteği ayrı bir araç veya gelişmiş bir yol değil — doğal bir genişlemedir. Yeni başlıyorsanız, her şey için işe yarayan tek bir iş akışını öğrenirsiniz.

🚀 Azure Developer CLI (azd) Nedir?

Azure Developer CLI (azd), uygulamaları Azure'a dağıtmayı basitleştiren geliştirici dostu bir komut satırı aracıdır. Birçok Azure kaynağını manuel olarak oluşturup bağlamak yerine, tek bir komutla tüm uygulamaları dağıtabilirsiniz.

azd up Sihri

# Bu tek komut her şeyi yapar:
# ✅ Tüm Azure kaynaklarını oluşturur
# ✅ Ağ ve güvenliği yapılandırır
# ✅ Uygulama kodunuzu derler
# ✅ Azure'a dağıtır
# ✅ Çalışan bir URL verir
azd up

Hepsi bu! Azure Portal'da tıklama yok, öğrenmeniz gereken karmaşık ARM şablonları yok, manuel yapılandırma yok - sadece çalışan uygulamalar Azure üzerinde.

❓ Azure Developer CLI ile Azure CLI: Fark Nedir?

Yeni başlayanların en çok sorduğu soru bu. İşte basit cevap:

Özellik Azure CLI (az) Azure Developer CLI (azd)
Amaç Bireysel Azure kaynaklarını yönetmek Tam uygulamaları dağıtmak
Zihniyet Altyapı odaklı Uygulama odaklı
Örnek az webapp create --name myapp... azd up
Öğrenme Eğrisi Azure servislerini bilmeniz gerekir Sadece uygulamanızı bilin
En Uygun DevOps, Altyapı Geliştiriciler, Prototipleme

Basit Bir Benzetme

  • Azure CLI, bir evi inşa etmek için tüm aletlere sahip olmak gibidir - çekiciler, testere, çiviler. Her şeyi inşa edebilirsiniz, ama inşaat bilmeniz gerekir.
  • Azure Developer CLI, bir yüklenici kiralamak gibidir - ne istediğinizi tarif edersiniz ve inşa etmeyi onlar halleder.

Hangi Durumda Hangisini Kullanmalı?

Senaryo Kullanılacak
"Web uygulamamı hızlıca dağıtmak istiyorum" azd up
"Sadece bir depolama hesabı oluşturmam gerekiyor" az storage account create
"Tam teşekküllü bir AI uygulaması inşa ediyorum" azd init --template azure-search-openai-demo
"Belirli bir Azure kaynağını hata ayıklamam gerekiyor" az resource show
"Dakikalar içinde üretime hazır dağıtım istiyorum" azd up --environment production

Birlikte Çalışırlar!

AZD, altyapıda Azure CLI'yi kullanır. İkisini de birlikte kullanabilirsiniz:

# Uygulamanızı AZD ile dağıtın
azd up

# Ardından belirli kaynakları Azure CLI ile ince ayar yapın
az webapp config set --name myapp --always-on true

🌟 Awesome AZD'de Şablonları Bulun

En baştan başlamayın! Awesome AZD, tek tıkla dağıtıma hazır topluluk şablonlarının koleksiyonudur:

Kaynak Açıklama
🔗 Awesome AZD Galerisi 200+'den fazla şablonu tek tıklamayla gözden geçirin ve dağıtın
🔗 Bir Şablon Gönderin Kendi şablonunuzu topluluğa katkı olarak ekleyin
🔗 GitHub Deposu Kaynağı keşfedin ve yıldızlayın

Awesome AZD'den Popüler AI Şablonları

# Microsoft Foundry Modelleri + AI Arama ile RAG Sohbeti
azd init --template azure-search-openai-demo

# Hızlı AI Sohbet Uygulaması
azd init --template openai-chat-app-quickstart

# Foundry Ajanları ile AI Ajanları
azd init --template get-started-with-ai-agents

🎯 3 Adımda Başlarken

Başlamadan önce, dağıtmak istediğiniz şablon için makinenizin hazır olduğundan emin olun:

Windows:

.\validate-setup.ps1

macOS / Linux:

bash ./validate-setup.sh

Eğer gerekli kontrollerden herhangi biri başarısız olursa, önce onu düzeltin ve ardından hızlı başlangıca devam edin.

Adım 1: AZD'yi Yükleyin (2 dakika)

Windows:

winget install microsoft.azd

macOS:

brew tap azure/azd && brew install azd

Linux:

curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

Adım 2: AZD için Kimlik Doğrulama

# Bu derste doğrudan Azure CLI komutlarını kullanmayı planlıyorsanız isteğe bağlıdır
az login

# AZD iş akışları için gereklidir
azd auth login

Hangi yönteme ihtiyacınız olduğundan emin değilseniz, tam kurulum akışını Kurulum & Ayarlar bölümünde takip edin.

Adım 3: İlk Uygulamanızı Dağıtın

# Bir şablondan başlat
azd init --template todo-nodejs-mongo

# Azure'a dağıt (her şeyi oluşturur!)
azd up

🎉 Hepsi bu! Uygulamanız şimdi Azure'da yayında.

Temizlik (Unutmayın!)

# Remove all resources when done experimenting
azd down --force --purge

📚 Bu Kursu Nasıl Kullanın

Bu kurs ilerlemeli öğrenme için tasarlanmıştır - rahat olduğunuz yerden başlayın ve kademeli olarak ilerleyin:

Deneyiminiz Buradan Başlayın
Azure'a tamamen yeniyseniz Bölüm 1: Temel Bilgiler
Azure biliyorsunuz, AZD'ye yeniyseniz Bölüm 1: Temel Bilgiler
AI uygulamaları dağıtmak istiyorsanız Bölüm 2: Yapay Zeka Odaklı Geliştirme
Ellerinizi kirletmek istiyorsanız 🎓 Etkileşimli Atölye - 3-4 saatlik rehberli laboratuvar
Üretim desenlerine ihtiyacınız varsa Bölüm 8: Üretim & Kurumsal

Hızlı Kurulum

  1. Bu Depoyu Forklayın: GitHub çatalları
  2. Klonlayın: git clone https://github.com/YOUR-USERNAME/azd-for-beginners.git
  3. Yardım Alın: Azure Discord Topluluğu

Yerel Olarak Klonlamayı mı Tercih Ediyorsunuz?

Bu depo 50+'den fazla dil çevirisi içerir ve indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners.git
cd AZD-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.

Kurs Genel Bakışı

Azure Developer CLI (azd)'yi ilerlemeli öğrenme için tasarlanmış yapılandırılmış bölümler aracılığıyla öğrenin. Microsoft Foundry entegrasyonu ile yapay zeka uygulamalarının dağıtılmasına özel vurgu.

Bu Kurs Neden Modern Geliştiriciler İçin Önemli

Microsoft Foundry Discord topluluğu içgörülerine dayanarak, geliştiricilerin %45'i AI iş yükleri için AZD kullanmak istiyor ancak şu zorluklarla karşılaşıyor:

  • Karmaşık çok servisli AI mimarileri
  • Üretim AI dağıtım en iyi uygulamaları
  • Azure AI hizmet entegrasyonu ve yapılandırması
  • AI iş yükleri için maliyet optimizasyonu
  • AI'ye özgü dağıtım sorunlarını giderme

Öğrenme Hedefleri

Bu yapılandırılmış kursu tamamlayarak şunları yapabileceksiniz:

  • AZD Temellerinde Ustalaşın: Temel kavramlar, kurulum ve yapılandırma
  • AI Uygulamaları Dağıtın: AZD'yi Microsoft Foundry servisleri ile kullanın
  • Kod Olarak Altyapı Uygulayın: Bicep şablonları ile Azure kaynaklarını yönetin
  • Dağıtımları Hata Ayıklayın: Yaygın sorunları çözün ve problemleri debug edin
  • Üretim için Optimize Edin: Güvenlik, ölçeklendirme, izleme ve maliyet yönetimi
  • Çok Ajanlı Çözümler Oluşturun: Karmaşık AI mimarilerini dağıtın

Başlamadan Önce: Hesaplar, Erişim ve Varsayımlar

Bölüm 1'e başlamadan önce aşağıdakilerin yerinde olduğundan emin olun. Bu kılavuzun ilerleyen kurulum adımları, bu temel gereksinimlerin zaten karşılandığını varsayar.

  • Bir Azure aboneliği: İşyerinizden veya kendi hesabınızdan mevcut bir aboneliği kullanabilir veya başlamak için bir ücretsiz deneme oluşturabilirsiniz.
  • Azure kaynakları oluşturma izni: Çoğu alıştırma için hedef abonelik veya kaynak grubunda en az Contributor erişimine sahip olmalısınız. Bazı bölümler ayrıca kaynak grupları, yönetilen kimlikler ve RBAC atamaları oluşturabileceğinizi varsayabilir.
  • Bir GitHub hesabı: Depoyu fork etmek, kendi değişikliklerinizi izlemek ve atölye için GitHub Codespaces kullanmak açısından faydalıdır.
  • Şablon çalışma zamanı önkoşulları: Bazı şablonlar Node.js, Python, Java veya Docker gibi yerel araçlar gerektirir. Eksik araçları erken yakalamak için başlamadan önce kurulum doğrulayıcısını çalıştırın.
  • Temel terminal aşinalığı: Uzman olmanız gerekmez, ancak git clone, azd auth login ve azd up gibi komutları çalıştırmak konusunda rahat olmalısınız.

Kurumsal bir abonelikte mi çalışıyorsunuz? Azure ortamınız bir yönetici tarafından yönetiliyorsa, kullanmayı planladığınız abonelik veya kaynak grubunda kaynak dağıtabileceğinizi önceden doğrulayın. Eğer değilse, başlamadan önce bir sandbox aboneliği veya Contributor erişimi isteyin.

Azure’a yeni misiniz? Egzersizleri baştan sona onay beklemeden tamamlayabilmek için kendi Azure denemeniz veya pay-as-you-go aboneliğinizle başlayın: https://aka.ms/azurefreetrial.

🗺️ Kurs Haritası: Bölüme Göre Hızlı Gezinme

Her bölümün öğrenme hedefleri, hızlı başlangıçlar ve alıştırmalar içeren özel bir README dosyası vardır:

Bölüm Konu Dersler Süre Zorluk
Bölüm 1: Temel Başlangıç AZD Temelleri | Kurulum ve Ayarlar | İlk Proje 30-45 dk ⭐
Bölüm 2: AI Geliştirme Yapay Zeka Öncelikli Uygulamalar Foundry Entegrasyonu | Yapay Zeka Ajanları | Model Dağıtımı | Atölye 1-2 saat ⭐⭐
Bölüm 3: Konfigürasyon Kimlik Doğrulama & Güvenlik Konfigürasyon | Kimlik Doğrulama & Güvenlik 45-60 dk ⭐⭐
Bölüm 4: Altyapı IaC & Dağıtım Dağıtım Kılavuzu | Provisioning 1-1.5 saat ⭐⭐⭐
Bölüm 5: Çok Ajan Yapay Zeka Ajan Çözümleri Perakende Senaryosu | Koordinasyon Desenleri 2-3 saat ⭐⭐⭐⭐
Bölüm 6: Ön Dağıtım Planlama & Doğrulama Preflight Kontrolleri | Kapasite Planlaması | SKU Seçimi | App Insights 1 saat ⭐⭐
Bölüm 7: Sorun Giderme Hata Ayıklama & Düzeltme Yaygın Sorunlar | Hata Ayıklama | Yapay Zeka Sorunları 1-1.5 saat ⭐⭐
Bölüm 8: Üretim Kurumsal Desenler Üretim Uygulamaları 2-3 saat ⭐⭐⭐⭐
🎓 Atölye Uygulamalı Laboratuvar Giriş | Seçim | Doğrulama | Parçalama | Yapılandırma | Özelleştirme | Altyapıyı Kapatma | Kapanış 3-4 saat ⭐⭐

Toplam Kurs Süresi: ~10-14 saat | Beceri İlerleme: Başlangıç → Üretime Hazır

📚 Öğrenme Bölümleri

Deneyim seviyenize ve hedeflerinize göre öğrenme yolunuzu seçin

🚀 Bölüm 1: Temel & Hızlı Başlangıç

Önkoşullar: Azure aboneliği, temel komut satırı bilgisi
Süre: 30-45 dakika
Zorluk: ⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • Azure Developer CLI temel kavramlarını anlama
  • Platformunuza AZD kurma
  • İlk başarılı dağıtımınız

Öğrenme Kaynakları

Pratik Alıştırmalar

# Hızlı kurulum kontrolü
azd version

# İlk uygulamanızı dağıtın
azd init --template todo-nodejs-mongo
azd up

💡 Bölüm Çıktısı: AZD kullanarak Azure'a basit bir web uygulamasını başarıyla dağıtmak

✅ Başarı Doğrulaması:

# Bölüm 1'i tamamladıktan sonra şunları yapabilmelisiniz:
azd version              # Yüklü sürümü gösterir
azd init --template todo-nodejs-mongo  # Projeyi başlatır
azd up                  # Azure'a dağıtır
azd show                # Çalışan uygulamanın URL'sini gösterir
# Uygulama tarayıcıda açılır ve çalışır
azd down --force --purge  # Kaynakları temizler

📊 Zaman Yatırımı: 30-45 dakika
📈 Sonraki Beceri Seviyesi: Temel uygulamaları bağımsız olarak dağıtabilir 📈 Sonraki Beceri Seviyesi: Temel uygulamaları bağımsız olarak dağıtabilir

🤖 Bölüm 2: Yapay Zeka Öncelikli Geliştirme (Yapay Zeka Geliştiricilerine Önerilir)

Önkoşullar: Bölüm 1 tamamlandı
Süre: 1-2 saat
Zorluk: ⭐⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • AZD ile Microsoft Foundry entegrasyonu
  • Yapay zeka destekli uygulamaların dağıtımı
  • Yapay zeka servis yapılandırmalarını anlama

Öğrenme Kaynakları

Pratik Alıştırmalar

# İlk yapay zeka uygulamanızı dağıtın
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up

# Ek yapay zeka şablonlarını deneyin
azd init --template openai-chat-app-quickstart
azd init --template agent-openai-python-prompty

💡 Bölüm Çıktısı: RAG özelliklerine sahip yapay zeka destekli bir sohbet uygulamasını dağıtmak ve yapılandırmak

✅ Başarı Doğrulaması:

# Bölüm 2'den sonra şunları yapabilmelisiniz:
azd init --template azure-search-openai-demo
azd up
# Yapay zeka sohbet arayüzünü test etmek
# Sorular sorun ve kaynaklarla birlikte yapay zeka destekli yanıtlar alın
# Arama entegrasyonunun çalıştığını doğrulayın
azd monitor  # Application Insights'ın telemetri gösterdiğini kontrol edin
azd down --force --purge

📊 Zaman Yatırımı: 1-2 saat
📈 Sonraki Beceri Seviyesi: Üretime hazır yapay zeka uygulamaları dağıtıp yapılandırabilir
💰 Maliyet Bilinci: Geliştirme maliyetlerini ayda $80-150, üretim maliyetlerini ayda $300-3500 aralığında anlayın

💰 Yapay Zeka Dağıtımları için Maliyet Hususları

Geliştirme Ortamı (Tahmini $80-150/ay):

  • Microsoft Foundry Modelleri (Pay-as-you-go): $0-50/ay (token kullanımına göre)
  • AI Search (Basic seviye): $75/ay
  • Container Apps (Tüketim): $0-20/ay
  • Depolama (Standart): $1-5/ay

Üretim Ortamı (Tahmini $300-3,500+/ay):

  • Microsoft Foundry Modelleri (tutarlı performans için PTU): $3,000+/ay VEYA yüksek hacimde Pay-as-you-go
  • AI Search (Standard seviye): $250/ay
  • Container Apps (Adanmış): $50-100/ay
  • Application Insights: $5-50/ay
  • Depolama (Premium): $10-50/ay

💡 Maliyet Optimizasyonu İpuçları:

  • Öğrenme amaçlı Microsoft Foundry modellerinin Ücretsiz Katmanını kullanın (Azure OpenAI ayda 50.000 token dahil)
  • Aktif geliştirme yapılmadığında kaynakları serbest bırakmak için azd down çalıştırın
  • Tüketim tabanlı faturalama ile başlayın, yalnızca üretim için PTU'ya yükseltin
  • Dağıtımdan önce maliyetleri tahmin etmek için azd provision --preview kullanın
  • Otomatik ölçeklendirmeyi etkinleştirin: yalnızca gerçek kullanım için ödeme yapın

Maliyet İzleme:

# Tahmini aylık maliyetleri kontrol edin
azd provision --preview

# Azure Portal'da gerçek maliyetleri izleyin
az consumption budget list --resource-group <your-rg>

⚙️ Bölüm 3: Konfigürasyon & Kimlik Doğrulama

Önkoşullar: Bölüm 1 tamamlandı
Süre: 45-60 dakika
Zorluk: ⭐⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • Ortam yapılandırması ve yönetimi
  • Kimlik doğrulama ve güvenlik en iyi uygulamaları
  • Kaynak adlandırma ve organizasyonu

Öğrenme Kaynakları

Pratik Alıştırmalar

  • Birden fazla ortamı (dev, staging, prod) yapılandırın
  • Yönetilen kimlik doğrulamasını kurun
  • Ortama özgü yapılandırmaları uygulayın

💡 Bölüm Çıktısı: Birden fazla ortamı uygun kimlik doğrulama ve güvenlik ile yönetin

🏗️ Bölüm 4: Kod Olarak Altyapı & Dağıtım

Önkoşullar: Bölümler 1-3 tamamlandı
Süre: 1-1.5 saat
Zorluk: ⭐⭐⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • Gelişmiş dağıtım desenleri
  • Bicep ile Kod Olarak Altyapı
  • Kaynak sağlama stratejileri

Öğrenme Kaynakları

Pratik Alıştırmalar

  • Özel Bicep şablonları oluşturun
  • Çok servisli uygulamaları dağıtın
  • Blue-green dağıtım stratejilerini uygulayın

💡 Bölüm Çıktısı: Özel altyapı şablonları kullanarak karmaşık çok servisli uygulamaları dağıtın

🎯 Bölüm 5: Çok Ajanlı Yapay Zeka Çözümleri (Gelişmiş)

Önkoşullar: Bölümler 1-2 tamamlandı
Süre: 2-3 saat
Zorluk: ⭐⭐⭐⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • Çok ajanlı mimari desenleri
  • Ajan orkestrasyonu ve koordinasyonu
  • Üretime hazır yapay zeka dağıtımları

Öğrenme Kaynakları

Pratik Alıştırmalar

# Eksiksiz perakende çoklu ajan çözümünü dağıtın
cd examples/retail-multiagent-arm-template
./deploy.sh

# Ajan yapılandırmalarını keşfedin
az deployment group show --resource-group <rg-name> --name <deployment-name>

💡 Bölüm Çıktısı: Müşteri ve Envanter ajanları ile üretime hazır çok ajanlı bir yapay zeka çözümünü dağıtıp yönetin

🔍 Bölüm 6: Ön Dağıtım Doğrulama & Planlama

Önkoşullar: Bölüm 4 tamamlandı
Süre: 1 saat
Zorluk: ⭐⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • Kapasite planlaması ve kaynak doğrulaması
  • SKU seçimi stratejileri
  • Ön dağıtım kontrolleri ve otomasyon

Öğrenme Kaynakları

Uygulamalı Egzersizler

  • Kapasite doğrulama betiklerini çalıştırın
  • Maliyet için SKU seçimlerini optimize edin
  • Otomatik ön dağıtım kontrollerini uygulayın

💡 Bölüm Sonucu: Dağıtımları yürütmeden önce doğrulayın ve optimize edin

🚨 Bölüm 7: Sorun Giderme ve Hata Ayıklama

Önkoşullar: Herhangi bir dağıtım bölümünün tamamlanmış olması
Süre: 1-1.5 saat
Karmaşıklık: ⭐⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • Sistematik hata ayıklama yaklaşımları
  • Yaygın sorunlar ve çözümleri
  • Yapay zekâya özgü sorun giderme

Öğrenme Kaynakları

Uygulamalı Egzersizler

  • Dağıtım hatalarını teşhis edin
  • Kimlik doğrulama sorunlarını çözün
  • Yapay zekâ servis bağlantısını hata ayıklayın

💡 Bölüm Sonucu: Yaygın dağıtım sorunlarını bağımsız olarak teşhis edip çözün

🏢 Bölüm 8: Üretim ve Kurumsal Desenler

Önkoşullar: Bölümler 1-4 tamamlandı
Süre: 2-3 saat
Karmaşıklık: ⭐⭐⭐⭐

Neler Öğreneceksiniz

  • Üretim dağıtım stratejileri
  • Kurumsal güvenlik desenleri
  • İzleme ve maliyet optimizasyonu

Öğrenme Kaynakları

Uygulamalı Egzersizler

  • Kurumsal güvenlik desenlerini uygulayın
  • Kapsamlı izlemeyi kurun
  • Uygun yönetişimle üretime dağıtın

💡 Bölüm Sonucu: Tam üretim yeteneklerine sahip kurumsal hazır uygulamaları dağıtın

🎓 Atölye Genel Bakışı: Uygulamalı Öğrenme Deneyimi

⚠️ ATÖLYE DURUMU: Geliştirme Aşamasında
Atölye materyalleri şu anda geliştiriliyor ve iyileştiriliyor. Temel modüller çalışır durumda, ancak bazı ileri düzey bölümler eksik. Tüm içeriği tamamlamak için aktif olarak çalışıyoruz. İlerlemeyi takip et →

Etkileşimli Atölye Materyalleri

Tarayıcı tabanlı araçlar ve rehberli egzersizlerle kapsamlı uygulamalı öğrenme

Atölye materyallerimiz bölüm tabanlı müfredata ek olarak yapılandırılmış, etkileşimli bir öğrenme deneyimi sunar. Atölye hem kendi hızınızda öğrenme hem de eğitmen liderliğinde oturumlar için tasarlanmıştır.

🛠️ Atölye Özellikleri

  • Tarayıcı Tabanlı Arayüz: Tam MkDocs destekli atölye, arama, kopyalama ve tema özellikleri
  • GitHub Codespaces Entegrasyonu: Tek tıkla geliştirme ortamı kurulumu
  • Yapılandırılmış Öğrenme Yolu: 8 modüllü rehberli egzersizler (toplam 3-4 saat)
  • İlerleyici Yöntem: Giriş → Seçim → Doğrulama → Çözümleme → Yapılandırma → Özelleştirme → Kapatma → Kapanış
  • Etkileşimli DevContainer Ortamı: Ön yapılandırılmış araçlar ve bağımlılıklar

📚 Atölye Modül Yapısı

Atölye, keşiften dağıtıma uzanan 8 modüllü ilerleyici bir yöntem izler:

Modül Konu Yapacaklarınız Süre
0. Giriş Atölye Genel Bakışı Öğrenme hedeflerini, önkoşulları ve atölye yapısını anlayın 15 dk
1. Seçim Şablon Keşfi AZD şablonlarını keşfedin ve senaryonuz için doğru AI şablonunu seçin 20 dk
2. Doğrulama Dağıt & Doğrula Şablonu azd up ile dağıtın ve altyapının çalıştığını doğrulayın 30 dk
3. Çözümleme Yapıyı Anlama GitHub Copilot'u kullanarak şablon mimarisini, Bicep dosyalarını ve kod organizasyonunu keşfedin 30 dk
4. Yapılandırma azure.yaml İncelemesi azure.yaml yapılandırmasını, yaşam döngüsü kancalarını ve ortam değişkenlerini ustalıkla öğrenin 30 dk
5. Özelleştirme Size Uygun Hale Getirme AI Aramayı, izlemeyi, değerlendirmeyi etkinleştirin ve senaryonuza göre özelleştirin 45 dk
6. Kapatma Temizlik Kaynakları güvenli bir şekilde azd down --purge ile kaldırın 15 dk
7. Kapanış Sonraki Adımlar Başarıları, temel kavramları gözden geçirin ve öğrenme yolculuğunuza devam edin 15 dk

Atölye Akışı:

Introduction → Selection → Validation → Deconstruction → Configuration → Customization → Teardown → Wrap-up
     ↓            ↓           ↓              ↓               ↓              ↓            ↓           ↓
  Overview    Find the     Deploy &      Explore        Master         Customize     Clean up    Review &
             right        verify        code &        azure.yaml      for your      resources   next steps
             template                   structure                     scenario

🚀 Atölye ile Başlangıç

# Seçenek 1: GitHub Codespaces (Önerilen)
# Depoda "Code" → "Create codespace on main" öğesine tıklayın

# Seçenek 2: Yerel Geliştirme
git clone https://github.com/microsoft/azd-for-beginners.git
cd azd-for-beginners/workshop
# workshop/README.md içindeki kurulum talimatlarını izleyin

🎯 Atölye Öğrenme Çıktıları

Atölyeyi tamamlayarak katılımcılar şunları yapabilecekler:

  • Üretim AI Uygulamaları Dağıtın: AZD'yi Microsoft Foundry servisleriyle kullanın
  • Çok Ajanlı Mimarilerde Uzmanlaşın: Koordine yapay zekâ ajan çözümleri uygulayın
  • Güvenlik En İyi Uygulamalarını Uygulayın: Kimlik doğrulama ve erişim kontrolünü yapılandırın
  • Ölçek İçin Optimize Edin: Maliyet açısından verimli, performanslı dağıtımlar tasarlayın
  • Dağıtımları Sorun Giderin: Yaygın sorunları bağımsız olarak çözün

📖 Atölye Kaynakları

Kime Uygun: Kurumsal eğitim, üniversite dersleri, kendi hızında öğrenme ve geliştirici bootcampleri.

📖 Derinlemesine: AZD Yetenekleri

Temellerin ötesinde, AZD üretim dağıtımları için güçlü özellikler sunar:

  • Şablon tabanlı dağıtımlar - Yaygın uygulama desenleri için önceden oluşturulmuş şablonları kullanın
  • Kod Olarak Altyapı - Azure kaynaklarını Bicep veya Terraform kullanarak yönetin
  • Entegre iş akışları - Uygulamaları sorunsuz şekilde sağlama, dağıtma ve izleme
  • Geliştirici dostu - Geliştirici üretkenliği ve deneyimi için optimize edilmiş

AZD + Microsoft Foundry: AI Dağıtımları için İdeal

Neden AZD AI Çözümleri İçin? AZD, AI geliştiricilerinin karşılaştığı başlıca zorlukları ele alır:

  • AI Hazır Şablonlar - Microsoft Foundry Modelleri, Cognitive Services ve ML iş yükleri için ön yapılandırılmış şablonlar
  • Güvenli AI Dağıtımları - AI servisleri, API anahtarları ve model uç noktaları için yerleşik güvenlik desenleri
  • Üretim AI Desenleri - Ölçeklenebilir, maliyet-etkin AI uygulama dağıtımları için en iyi uygulamalar
  • Uçtan Uca AI İş Akışları - Model geliştirmeden üretime dağıtıma kadar uygun izlemeyle
  • Maliyet Optimizasyonu - AI iş yükleri için akıllı kaynak tahsisi ve ölçeklendirme stratejileri
  • Microsoft Foundry Entegrasyonu - Microsoft Foundry model kataloğu ve uç noktalarına sorunsuz bağlantı

🎯 Şablonlar ve Örnekler Kütüphanesi

Öne Çıkan: Microsoft Foundry Şablonları

AI uygulamaları dağıtıyorsanız buradan başlayın!

Not: Bu şablonlar çeşitli AI desenlerini gösterir. Bazıları harici Azure Samples, bazıları yerel uygulamalardır.

Şablon Bölüm Karmaşıklık Servisler Tür
AI sohbet ile başlayın Bölüm 2 ⭐⭐ AzureOpenAI + Azure AI Model Inference API + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights Harici
AI ajanları ile başlayın Bölüm 2 ⭐⭐ Foundry Agents + AzureOpenAI + Azure AI Search + Azure Container Apps + Application Insights Harici
Azure Search + OpenAI Demo Bölüm 2 ⭐⭐ AzureOpenAI + Azure AI Search + App Service + Storage Harici
OpenAI Chat App Quickstart Bölüm 2 ⭐ AzureOpenAI + Container Apps + Application Insights Harici
Agent OpenAI Python Prompty Bölüm 5 ⭐⭐⭐ AzureOpenAI + Azure Functions + Prompty Harici
Contoso Chat RAG Bölüm 8 ⭐⭐⭐⭐ AzureOpenAI + AI Search + Cosmos DB + Container Apps Harici
Perakende Çok Ajanlı Çözüm Bölüm 5 ⭐⭐⭐⭐ AzureOpenAI + AI Search + Storage + Container Apps + Cosmos DB Yerel

Öne Çıkan: Tam Öğrenme Senaryoları

Öğrenme bölümlerine eşlenmiş üretime hazır uygulama şablonları

Şablon Öğrenme Bölümü Karmaşıklık Önemli Öğrenme
openai-chat-app-quickstart Bölüm 2 ⭐ Temel AI dağıtım desenleri
azure-search-openai-demo Bölüm 2 ⭐⭐ Azure AI Search ile RAG uygulaması
ai-document-processing Bölüm 4 ⭐⭐ Belge Zekâsı entegrasyonu
agent-openai-python-prompty Bölüm 5 ⭐⭐⭐ Ajan çerçevesi ve fonksiyon çağırma
contoso-chat Bölüm 8 ⭐⭐⭐ Kurumsal AI orkestrasyonu
retail-multi-agent-solution Bölüm 5 ⭐⭐⭐⭐ Müşteri ve Envanter ajanları ile çok ajanlı mimari

Örnek Türüne Göre Öğrenme

📌 Yerel vs. Harici Örnekler:
Yerel Örnekler (bu repoda) = Hemen kullanıma hazır
Harici Örnekler (Azure Samples) = Bağlantılı depolardan klonlayın

Yerel Örnekler (Kullanıma Hazır)

  • Perakende Çok Ajanlı Çözüm - Eksiksiz üretime hazır uygulama, ARM şablonları ile
    • Çok ajanlı mimari (Müşteri + Envanter ajanları)
    • Kapsamlı izleme ve değerlendirme
    • ARM şablonu ile tek tık dağıtım

Yerel Örnekler - Container Uygulamaları (Bölümler 2-5)

Bu depoda kapsamlı konteyner dağıtım örnekleri:

  • Konteyner Uygulama Örnekleri - Konteynerleştirilmiş dağıtımlar için tam kılavuz
    • Basit Flask API - Temel REST API, sıfıra ölçeklenme ile
    • Mikroservis Mimarisi - Üretime hazır çok hizmetli dağıtım
    • Hızlı Başlangıç, Üretim ve Gelişmiş dağıtım desenleri
    • İzleme, güvenlik ve maliyet optimizasyonu rehberliği

Harici Örnekler - Basit Uygulamalar (Bölümler 1-2)

Başlamak için bu Azure Samples depolarını klonlayın:

Harici Örnekler - Veritabanı Entegrasyonu (Bölümler 3-4)

Harici Örnekler - Gelişmiş Desenler (Bölümler 4-8)

Harici Şablon Koleksiyonları

📚 Öğrenme Kaynakları ve Referanslar

Hızlı Başvurular

Uygulamalı Atölyeler

  • AI Workshop Lab - AI çözümlerinizi AZD ile dağıtılabilir hale getirin (2-3 saat)
  • Interactive Workshop - MkDocs ve GitHub Codespaces ile 8 modüllü rehberli egzersizler
    • İzlenen akış: Tanıtım → Seçim → Doğrulama → Parçalama → Yapılandırma → Özelleştirme → Sökme → Kapanış

Harici Öğrenme Kaynakları

Editörünüz için AI Ajan Becerileri

  • skills.sh'de Microsoft Azure Becerileri - Azure AI, Foundry, dağıtım, teşhis, maliyet optimizasyonu ve daha fazlası için 37 açık ajan becerisi. Bunları GitHub Copilot, Cursor, Claude Code veya desteklenen herhangi bir ajanda yükleyin: 
    npx skills add microsoft/github-copilot-for-azure

🔧 Hızlı Sorun Giderme Rehberi

Yeni başlayanların karşılaştığı yaygın sorunlar ve hızlı çözümleri:

❌ "azd: komut bulunamadı" 
# Önce AZD'yi yükleyin
# Windows (PowerShell):
winget install microsoft.azd

# macOS:
brew tap azure/azd && brew install azd

# Linux:
curl -fsSL https://aka.ms/install-azd.sh | bash

# Kurulumu doğrulayın
azd version
❌ "Abonelik bulunamadı" veya "Abonelik ayarlı değil" 
# Mevcut abonelikleri listele
az account list --output table

# Varsayılan aboneliği ayarla
az account set --subscription "<subscription-id-or-name>"

# AZD ortamı için ayarla
azd env set AZURE_SUBSCRIPTION_ID "<subscription-id>"

# Doğrula
az account show
❌ "InsufficientQuota" veya "Kota aşıldı" 
# Farklı bir Azure bölgesi deneyin
azd env set AZURE_LOCATION "westus2"
azd up

# Veya geliştirme ortamında daha küçük SKU'lar kullanın
# infra/main.parameters.json dosyasını düzenleyin:
{
  "sku": "B1"  // Instead of "P1V2"
}
❌ "azd up" yarıda başarısız oluyor 
# Seçenek 1: Temizle ve yeniden dene
azd down --force --purge
azd up

# Seçenek 2: Sadece altyapıyı düzelt
azd provision

# Seçenek 3: Ayrıntılı durumu kontrol et
azd show

# Seçenek 4: Azure Monitor'daki günlükleri kontrol et
azd monitor --logs
❌ "Kimlik doğrulama başarısız" veya "Token süresi doldu" 
# AZD için yeniden kimlik doğrulama
azd auth logout
azd auth login

# İsteğe bağlı: az komutlarını çalıştırıyorsanız Azure CLI'yi de yenileyin
az logout
az login

# Kimlik doğrulamasını doğrulayın
az account show
❌ "Kaynak zaten var" veya isim çakışmaları 
# AZD benzersiz isimler oluşturur, ancak çakışma olursa:
azd down --force --purge

# Sonra temiz bir ortamla yeniden dene
azd env new dev-v2
azd up
❌ Şablon dağıtımı çok uzun sürüyor

Normal bekleme süreleri:

  • Basit web uygulaması: 5-10 dakika
  • Veritabanı içeren uygulama: 10-15 dakika
  • AI uygulamaları: 15-25 dakika (OpenAI sağlanması yavaş)
# İlerlemeyi kontrol et
azd show

# 30 dakikadan fazla takılı kalındıysa, Azure Portal'ı kontrol et:
azd monitor --overview
# Başarısız dağıtımlara bak
❌ "İzin reddedildi" veya "Yasak" 
# Azure rolünüzü kontrol edin
az role assignment list --assignee $(az account show --query user.name -o tsv)

# En az "Contributor" rolüne ihtiyacınız var
# Azure yöneticinizden şunu vermesini isteyin:
# - Contributor (kaynaklar için)
# - User Access Administrator (rol atamaları için)
❌ Dağıtılmış uygulama URL'si bulunamıyor 
# Tüm hizmet uç noktalarını göster
azd show

# Veya Azure Portal'ı aç
azd monitor

# Belirli bir hizmeti kontrol et
azd env get-values
# *_URL değişkenlerini ara

📚 Tam Sorun Giderme Kaynakları

🎓 Kurs Tamamlama ve Sertifikasyon

İlerleme Takibi

Her bölüm boyunca öğrenme ilerlemenizi takip edin:

  • Bölüm 1: Temel & Hızlı Başlangıç ✅
  • Bölüm 2: AI-Öncelikli Geliştirme ✅
  • Bölüm 3: Yapılandırma & Kimlik Doğrulama ✅
  • Bölüm 4: Kod Olarak Altyapı & Dağıtım ✅
  • Bölüm 5: Çok Ajanlı AI Çözümleri ✅
  • Bölüm 6: Dağıtımdan Önce Doğrulama & Planlama ✅
  • Bölüm 7: Sorun Giderme & Hata Ayıklama ✅
  • Bölüm 8: Üretim & Kurumsal Desenler ✅

Öğrenme Doğrulama

Her bölümü tamamladıktan sonra bilginizi doğrulayın:

  1. Pratik Alıştırma: Bölümün uygulamalı dağıtımını tamamlayın
  2. Bilgi Kontrolü: Bölümünüzün SSS bölümünü inceleyin
  3. Topluluk Tartışması: Deneyiminizi Azure Discord'ta paylaşın
  4. Sonraki Bölüm: Bir sonraki zorluk seviyesine geçin

Kurs Tamamlama Faydaları

Hepsi tamamlandığında şunlara sahip olacaksınız:

  • Üretim Deneyimi: Gerçek AI uygulamalarını Azure'a dağıtma deneyimi
  • Profesyonel Beceriler: Kurumsal hazır dağıtım yetenekleri
  • Topluluk Tanınması: Azure geliştirici topluluğunun aktif bir üyesi
  • Kariyer İlerleme: Talep gören AZD ve AI dağıtım uzmanlığı

🤝 Topluluk ve Destek

Yardım ve Destek Alın

Microsoft Foundry Discord'tan Topluluk İçgörüleri

#Azure Kanalından Son Anket Sonuçları:

  • %45 geliştirici AZD'yi AI iş yükleri için kullanmak istiyor
  • Başlıca zorluklar: Çok servisli dağıtımlar, kimlik bilgileri yönetimi, üretime hazır olma
  • En çok talep edilenler: AI-özel şablonlar, sorun giderme rehberleri, en iyi uygulamalar

Topluluğumuza katılın ve:

  • AZD + AI deneyimlerinizi paylaşın ve yardım alın
  • Yeni AI şablonlarının erken önizlemelerine erişin
  • AI dağıtımı için en iyi uygulamalara katkıda bulunun
  • Gelecekteki AI + AZD özellik gelişimini etkileyin

Kursa Katkıda Bulunma

Katkılara açığız! Ayrıntılar için lütfen Katkıda Bulunma Rehberimizi okuyun:

  • İçerik İyileştirmeleri: Mevcut bölümleri ve örnekleri geliştirin
  • Yeni Örnekler: Gerçek dünya senaryoları ve şablonlar ekleyin
  • Çeviri: Çok dilli desteğin sürdürülmesine yardımcı olun
  • Hata Raporları: Doğruluk ve netliği artırın
  • Topluluk Standartları: Kapsayıcı topluluk yönergelerimize uyun

📄 Kurs Bilgileri

Lisans

Bu proje MIT Lisansı ile lisanslanmıştır - ayrıntılar için LICENSE dosyasına bakın.

İlgili Microsoft Öğrenme Kaynakları

Ekibimiz diğer kapsamlı öğrenme kursları üretiyor:

LangChain

LangChain4j Yeni Başlayanlar için LangChain.js Yeni Başlayanlar için LangChain Yeni Başlayanlar için

Azure / Edge / MCP / Ajanlar

AZD Yeni Başlayanlar için Edge AI Yeni Başlayanlar için MCP Yeni Başlayanlar için AI Ajanları Yeni Başlayanlar için

Üretken AI Serisi

Üretken AI Yeni Başlayanlar için Üretken AI (.NET) Üretken AI (Java) Üretken AI (JavaScript)

Temel Öğrenme

ML Yeni Başlayanlar için Yeni Başlayanlar için Veri Bilimi Yeni Başlayanlar için Yapay Zeka Yeni Başlayanlar için Siber Güvenlik Yeni Başlayanlar için Web Geliştirme Yeni Başlayanlar için IoT Yeni Başlayanlar için XR Geliştirme

Copilot Serisi

AI Eşli Programlama için Copilot C#/.NET için Copilot Copilot Macerası

🗺️ Kurs Navigasyonu

🚀 Öğrenmeye Başlamaya Hazır mısınız?

Yeni Başlayanlar: Başlamak için Bölüm 1: Temel & Hızlı Başlangıç
AI Geliştiricileri: Doğrudan Bölüm 2: AI-Öncelikli Geliştirme
Deneyimli Geliştiriciler: Başlamak için Bölüm 3: Yapılandırma & Kimlik Doğrulama

Sonraki Adımlar: Bölüm 1'e Başlayın - AZD Temelleri →

Feragatname: Bu belge yapay zeka çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstermemize rağmen, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklara sahip olabileceğini lütfen unutmayın. Orijinal belge, kendi dilindeki sürümü yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucunda ortaya çıkabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yanlış yorumdan sorumlu değiliz.
⚡