LLM Uygulama Geliştirme
RAG mimarisi, ajanlar ve MCP, çıktıların değerlendirilmesi, güvenlik ve kurum içinde (on-premise) LLM kurulumu.
Detaylı bilgi →
Altyapı
Kurum İçi (On-Premise) Yapay Zeka Altyapısı
Bankacılık, sigorta ve kamu gibi verisini kurum dışına çıkaramayan sektörler için yapay zeka ve LLM altyapısını tamamen kendi veri merkezinizde kuruyoruz. Bankacılık düzenlemelerinin kritik sistemlerin yurt içinde tutulmasını gerektirdiği bir ortamda, GenAI'nin avantajlarından veri güvenliğinden ödün vermeden yararlanırsınız.
Neler sunuyoruz
- GPU altyapısı ihtiyaç analizi ve donanım boyutlandırma
- Açık ağırlıklı LLM seçimi, kurulumu ve optimizasyonu
- vLLM gibi yüksek performanslı model servis altyapısı ve ölçeklendirme
- Kurum içi RAG ve doküman zekası platformu
- Erişim yönetimi, loglama ve güvenlik
Hangi durumlarda
- Regülasyon (ör. BDDK) veya güvenlik nedeniyle bulut LLM servislerini kullanamıyorsanız
- Hassas dokümanlar üzerinde GenAI kullanmak istiyorsanız
- Yüksek kullanım hacminde maliyeti kontrol altında tutmak istiyorsanız
Nasıl çalışıyoruz
İhtiyaç analizi
Kullanım senaryolarını, hacmi ve güvenlik gereksinimlerini belirliyoruz.
Tasarım
Donanım, model ve yazılım mimarisini tasarlıyoruz.
Kurulum
Altyapıyı kuruyor, modelleri optimize ediyoruz.
İşletme
İzleme, güncelleme ve destek süreçlerini oluşturuyoruz.
Teslim ettiklerimiz
- Kurum içinde çalışan LLM altyapısı
- Donanım ve mimari dokümanı
- Performans ve maliyet raporu
- İşletim ve güvenlik dokümantasyonu
İlgili eğitimler
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 →Sorumlu Yapay Zeka, Regülasyon ve Veri Güvenliği
AB Yapay Zekâ Tüzüğü (EU AI Act), KVKK, Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı, model riski ve veri gizliliği. Yapay zekayı uyumlu ve güvenilir şekilde hayata geçirmenin çerçevesi.
Detaylı bilgi →Sıkça Sorulan Sorular
Hangi modeller kurum içinde çalıştırılabilir?
Ticari kullanıma uygun lisansa sahip açık ağırlıklı modeller. Seçim, görev performansı, Türkçe yetkinliği ve donanım gereksinimine göre kendi verilerinizle test edilerek yapılır.
Ne kadar donanım gerekiyor?
Model boyutuna, kullanım hacmine ve eş zamanlı kullanıcı sayısına göre değişir. İhtiyaç analizinin ardından donanım boyutlandırması yapıyoruz.
Mevcut sunucularımız kullanılabilir mi?
GPU kapasitesine bağlıdır. Mevcut donanımınızı değerlendirip kullanılabilirliğini ve gerekli ek yatırımı raporluyoruz.
Kurulumdan sonra destek veriyor musunuz?
Evet. İzleme, güncelleme ve destek süreçleri kurulumun bir parçası olarak tanımlanır.
İlgili yazılar
Bankalarda GenAI: On-Premise mi, Bulut mu?
Bankalar GenAI kullanırken veri lokalizasyonu, güvenlik, model kalitesi ve maliyet arasında denge kurmak zorunda. On-premise, bulut ve hibrit seçeneklerin karşılaştırması.
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 →RAG Nedir? Kurumsal Dokümanlarla Çalışan Yapay Zekâ Asistanı Nasıl Kurulur?
RAG, dil modellerinin kurumunuzun kendi dokümanlarına dayanarak cevap vermesini sağlar. Nasıl çalışır, ince ayardan farkı ne, kurulumda nelere dikkat edilmeli ve kalite nasıl ölçülür?
Devamını oku →Projenizi konuşalım
Eğitim, danışmanlık veya yazılım ihtiyacınızı paylaşın; en geç 2 iş günü içinde size dönüş yapalım.