Modelleriniz canlıya ne kadar hızlı ve güvenilir çıkıyor? Bu analiz; deney takibi, eğitim hattı, dağıtım, izleme, LLMOps ve ekip süreçleri üzerinden MLOps seviyenizi belirler.
12 sorunun her birinde mevcut uygulamanıza en yakın seçeneği işaretlersiniz (0–3 puan). Toplam puan yüzdeye çevrilir ve Microsoft'un yaygın olarak kullanılan beş seviyeli MLOps olgunluk modeline (Seviye 0–4) eşlenir. Boyut bazlı sonuçlar en zayıf alanlarınızı gösterir.
Seviye 0: MLOps yok · Seviye 1: DevOps var, MLOps yok · Seviye 2: Otomatik eğitim · Seviye 3: Otomatik model dağıtımı · Seviye 4: Tam otomatik MLOps operasyonları.
Hayır. Doğru seviye model sayısına, güncelleme sıklığına ve risk düzeyine bağlıdır. Birkaç modeli olan bir kurum için Seviye 2–3 çoğu zaman yeterlidir.
Evet. LLMOps soruları doğrudan sizin için; diğer sorularda LLM uygulamalarınızın geliştirme ve dağıtım süreçlerini düşünerek cevap verebilirsiniz.
MLOps olgunluğu, modellerinizin ne kadar hızlı ve güvenilir şekilde canlıya çıktığını belirler. Microsoft ve Google modellerine göre seviyeler, her seviyenin özellikleri ve bir sonraki adım.
Devamını oku →Kurumunuzun yapay zekâ olgunluğunu 6 boyutta ölçün: strateji, veri, teknoloji, insan, yönetişim ve kültür.
Hemen başla →10 soruda yapay zekâ bilginizi ve güvenli kullanım alışkanlıklarınızı ölçün. Ekibinizle paylaşın.
Hemen başla →Kurumunuzda üretken yapay zekâ kullanımının risklerini 10 kontrolle ölçün: politika, veri koruma, eğitim ve gölge yapay zekâ.
Hemen başla →Yapay zekâ sisteminiz AB Yapay Zekâ Tüzüğü kapsamında mı, hangi risk sınıfında ve hangi tarihten itibaren hangi yükümlülükler geçerli?
Hemen başla →Birkaç kısa soruyu cevaplayın; ekibinize uygun yapay zekâ eğitimlerini sıralı bir yol olarak, gerekçeleriyle görün.
Hemen başla →