MLOps: Modeli Üretime Almak
CI/CD, model versiyonlama, izleme ve veri kayması (drift); LLM uygulamaları için LLMOps. Modellerin canlı ortamda sürdürülebilir şekilde çalışması.
Detaylı bilgi →
Altyapı
MLOps ve LLMOps
Modellerin büyük kısmı geliştirme ortamında kalır ya da canlıya çıktıktan sonra sessizce bozulur. LLM uygulamalarında ise çıktı kalitesini, maliyeti ve güvenliği sürekli ölçmek gerekir. Eğitimden dağıtıma, izlemeden değerlendirmeye kadar tüm yaşam döngüsünü otomatikleştiren bir MLOps ve LLMOps platformu kurarak modellerinizi güvenilir hale getiriyoruz.
Neler sunuyoruz
- MLOps platform mimarisi ve araç seçimi
- Deney takibi, model kaydı ve versiyonlama
- Model eğitimi ve dağıtımı için CI/CD hatları
- Model izleme, veri kayması (drift) tespiti ve alarm
- LLMOps: izleme (tracing), prompt versiyonlama, otomatik değerlendirme ve maliyet takibi
Hangi durumlarda
- Modelleri canlıya almak haftalar veya aylar sürüyorsa
- Canlıdaki modellerin veya LLM uygulamalarının performansını izleyemiyorsanız
- Model sayınız arttıkça yönetim zorlaşıyorsa
Nasıl çalışıyoruz
Değerlendirme
Mevcut ML yaşam döngünüzü ve olgunluk seviyenizi inceliyoruz.
Mimari
İhtiyacınıza uygun platform mimarisini tasarlıyoruz.
Kurulum
Platformu kuruyor, ilk modelleri üzerine taşıyoruz.
Yaygınlaştırma
Ekibinizi eğitiyor, süreçleri standartlaştırıyoruz.
Teslim ettiklerimiz
- Çalışan MLOps ve LLMOps platformu
- Otomatik eğitim ve dağıtım hatları
- İzleme panelleri ve alarmlar
- Platform dokümantasyonu ve ekip eğitimi
İlgili eğitimler
LLM Uygulama Geliştirme
RAG mimarisi, ajanlar ve MCP, çıktıların değerlendirilmesi, güvenlik ve kurum içinde (on-premise) LLM kurulumu.
Detaylı bilgi →DevOps ve AWS Temelleri
Konteyner teknolojileri, otomasyon ve AWS bulut mimarisinin temelleri.
Detaylı bilgi →Sıkça Sorulan Sorular
Mevcut araçlarımızla entegre olur mu?
Evet. Platform mimarisi, kullandığınız bulut, kod deposu, CI/CD ve izleme araçları dikkate alınarak tasarlanır.
Açık kaynak mı, ticari araçlar mı kullanılıyor?
İhtiyaca, bütçeye ve mevcut altyapıya göre karar verilir. MLflow gibi yaygın açık kaynak araçlar sıkça tercih edilir.
LLM uygulamalarımız için de kullanılabilir mi?
Evet. Platform; prompt versiyonlama, izleme (tracing) ve otomatik değerlendirme gibi LLMOps bileşenlerini de kapsayabilir.
Nereden başlamalıyız?
Mevcut olgunluğunuzu görmek için ücretsiz MLOps Olgunluk Analizi iyi bir başlangıçtır. Genellikle ilk adım deney takibi, model kaydı ve temel izlemedir.
Ücretsiz durum analizi · 4 dk
Hemen başla
MLOps Olgunluk Analizi
Model geliştirme ve canlıya alma süreçlerinizin MLOps olgunluğunu 12 soruda ölçün; seviyenizi (0–4) ve sonraki adımları görün.
İlgili yazılar
MLOps Olgunluk Seviyeleri: Seviye 0'dan 4'e Yol Haritası
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 →MLOps Nedir? Modeller Neden Canlıya Çıkamıyor?
MLOps, makine öğrenmesi modellerini güvenilir şekilde canlıya taşımanın ve orada tutmanın disiplinidir. Bileşenleri, olgunluk seviyeleri, LLMOps ve AIOps ile farkı.
Devamını oku →Şirket İçinde (On-Premise) LLM Kurulumu: Donanım, Model Seçimi ve Maliyet
Verinizi dışarı çıkarmadan büyük dil modeli kullanmak mümkün. On-premise LLM kurulumunda model seçimi, GPU boyutlandırma, servis yazılımı, güvenlik ve maliyet hesabı.
Devamını oku →Projenizi konuşalım
Eğitim, danışmanlık veya yazılım ihtiyacınızı paylaşın; en geç 2 iş günü içinde size dönüş yapalım.