Blog
Kubernetes ile AI Model Dağıtımı
Kubernetes ortamında yapay zeka modellerinin containerize edilmesi, dağıtılması ve ölçeklendirilmesi hakkında kapsamlı rehber. TF Serving, TorchServe, Triton Inference Server, GPU scheduling, Helm charts ve CI/CD pipeline entegrasyonu detaylı olarak ele alınmaktadır.
MLOps 2026: Modelden Üretime En İyi Uygulamalar
2026 yılında MLOps olgunluk seviyelerinden CI/CD for ML pipeline'larına, model versiyonlama ve experiment tracking'den feature store ve model registry'ye kadar modelden üretime geçiş sürecindeki en iyi uygulamaları keşfedin.
DevOps ve MLOps'un Kesişim Noktası: Makine Öğrenmesi Modellerini Hızlıca Üretime Almak
DevOps ve MLOps'u birleştirerek makine öğrenmesi modellerini üretime daha hızlı ve güvenli almak mümkün. Bu yazıda CI/CD, veri/model sürümleme, feature store, model serving ve izleme gibi kritik bileşenleri ve araçları ele alıyoruz.
Veri Biliminden İş Değerine: ML Modellerini Üretime Taşımanın Pratik Rehberi
Bu rehber, ML modellerini iş değeri üretecek şekilde üretime taşımak için gerekli adımları; iş hedefleri, veri hazırlığı, CI/CD, dağıtım stratejileri, izleme ve güvenlik başlıklarıyla pratik biçimde açıklar.
Veri Bilimi ve DevOps Buluşması: MLOps ile Modellerinizi Üretime Hızlı ve Güvenli Taşıma
MLOps, veri bilimi ve DevOps pratiklerini birleştirerek modelleri üretime hızlı, güvenli ve ölçeklenebilir olarak taşır. Bu rehberde temel bileşenler, araçlar ve adım adım uygulama stratejileri anlatılmaktadır.
DevOps ve Veri Bilimi Buluşması: Sürekli Teslimatta Akıllı Model Dağıtımı
DevOps ve veri bilimi entegrasyonuyla sürekli teslimatta akıllı model dağıtımı nasıl sağlanır? MLOps, CI/CD, model versiyonlama, canary dağıtımı ve izleme pratiklerini ele alan kapsamlı rehber.
MLOps ile Model Üretime Alma: Veri Bilimi Projelerini Ölçeklendirmenin Yol Haritası
MLOps ile model üretime alma rehberi: veri doğrulama, deney izleme, CI/CD, dağıtım stratejileri, izleme ve yeniden eğitim ile veri bilimi projelerini ölçeklendirme adımları.
Yapay Zeka Modellerini Üretime Taşımak: MLOps ve Etik Yaklaşımlar
MLOps süreçleri, model versiyonlamadan CI/CD, izleme ve etik yaklaşımlara kadar üretime geçişin tüm adımlarını kapsar. Bu yazıda teknik uygulamalar ve etik prensipler ayrıntılı olarak ele alınıyor.
Veri Bilimi ve DevOps Buluşması: ML Modellerini Üretime Taşırken Kaçınılması Gereken Hatalar
Veri bilimi ve DevOps işbirliğinde ML modellerini üretime alırken sık yapılan hatalar ve bunların önlenmesi için pratik öneriler. Ortam farklılıkları, versiyonlama, drift, test, izleme, dağıtım stratejileri ve güvenlik konularını kapsar.