Yapay Zeka Danışmanlığı
Yapay Zeka Operasyonları ve LLMOps
Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı. Kendi işimizi production'daki 100'den fazla AI workflow'u üzerinden yürütüyoruz.
Tüm referansları gör
Görev düzeyi hizmetler
Her biri sınırı belirli 5 işletim ihtiyacı
Güvence Altına Alın ve İşletin
Yapay Zeka İzve Kalite İzleme
Production AI olaylarında girdi, retrieval, model, araç, politika ve sonuç yolunu yeniden kuramıyorsanız iz ve kalite izleme çalışmasını seçin.
Yapay Zeka Maliyetve Gecikme Optimizasyonu
Production hedefini maliyet veya latency engelliyorsa önbellek, bağlam, yönlendirme ve retrieval değişikliklerini aynı iş yükünde karşılaştıran optimizasyona yönelin.
Yapay Zeka Production Hazırlığıve Sürüm Mühendisliği
Değerlendirilmiş aday için production geçişi, geri alma, izleme, destek ve durdurma kararını tek sürüm kaydında toplamak gerekiyorsa hazırlık çalışmasını seçin.
LLMOps ve Model YaşamDöngüsü Platform Kurulumu
Model, prompt veya veri değişikliği sürümden değerlendirme, onay, ortam geçişi, izleme ve geri almaya kadar izlenemiyorsa LLMOps platformunu kurun.
Yönetilen Yapay Zeka Operasyonlarıve Sürekli İyileştirme
Production işi olay, değerlendirme, maliyet ve değişiklik kuyruklarına dağılıyorsa sorumluları ve inceleme noktalarını tek hizmet kaydında birleştiren yönetilen operasyonu seçin.
Neden önemli
Uygulama kodu değişmese de yapay zeka davranışı değişir
Model aynı sürümde kalırken retrieval içeriği değişebilir. Uygulama yayını olmadan prompt güncellenebilir. Trafik, kullanıcı davranışı, tedarikçi ve politika da kendi zamanında hareket eder. Operasyon ekibinin önce hangi değişime baktığını bilmesi gerekir.
Nasıl çalışıyoruz
Sürümleri, kanıtı ve kararları işletin
Önce verilmesi gereken kararı belirliyor, sonra bu kararın ihtiyaç duyduğu sürüm, değerlendirme, yayın, iz, olay, geri alma ve sorumlu kaydına bakıyoruz. Kapsamın dışında kalan işler de açıkça görünüyor.
Kapsam ve sorumluluk
Hangi sistem ve sinyallerin işletim sınırı içinde olduğunu bir çalışma tanımı söylüyor
Davranış uygulama yayını olmadan da değişebildiği için önce sınırı ve karar yetkisini adlandırıyoruz.
İşletim kapsamı büyümeden önce sistemleri, kullanıcıları, sorumluları, kısıtları, kanıt kaynaklarını ve karar yetkisini adıyla yazıyor; ardından temsili izlerden, kalite sinyallerinden, maliyetten, gecikmeden, olaylardan, yayın yollarından ve mevcut kontrollerden bir production başlangıç görünümü çıkarıyor, bilinmeyenleri görünür tutuyoruz. Her önemli değişiklik sürümünü, değerlendirmesini, yayınını, izlemesini, geri alma yolunu ve sorumlu kararını bir arada taşıyor; böylece bir model güncellemesi, prompt düzenlemesi, yeni bir belge kaynağı ya da tedarikçi değişikliği ekibin görebileceği ve üzerine hareket edebileceği bir şey oluyor. Seçenekler karşılaştırılıp seçilen değişiklik temsili davranışa, kritik hatalara ve geri alma koşullarına karşı test ediliyor; kayıt kabul edilen değişiklik, açık istisnalar, kalan risk, işletim sorumlulukları ve bir sonraki inceleme tetikleyicisiyle kapanıyor.
Bir production kararını işletilebilir hâle nasıl getiriyoruz?
Hizmet sınırını tanımlayın
Yakındaki işler kapsamı büyütmeden önce sistemleri, kullanıcıları, sorumluları, kısıtları, kanıt kaynaklarını ve karar yetkisini birlikte belirliyoruz.
Production temel profilini oluşturun
Temsili izleri, kalite sinyallerini, maliyeti, latency'yi, olayları, sürüm yollarını ve mevcut kontrolleri inceliyoruz. Bilinmeyenleri kayıtta açık bırakıyoruz.
En küçük faydalı değişikliği test edin
İlgili seçenekleri karşılaştırıyor, seçilen değişikliği temsili davranış, kritik hatalar, yayın koşulları ve geri alma koşullarıyla test ediyoruz.
Karar verin, devredin ve inceleyin
Kabul edilen değişikliği, açık istisnaları, kalan riski, işletim görevlerini, sonraki ölçümü ve yeni bir incelemeyi başlatacak koşulu kayda alıyoruz.
Kendi ekibimizin içinden
Beş Zeo danışmanı, AI'ın kendi işlerinde neyi değiştirdiğini anlatıyor
Zeo'da operasyonda çalışan her danışmanın güvenli LLM erişimi ve eğitimi var, AI günlük işin içinde duruyor. Beşi AI Bootcamp'imizden geçti ve neyin değişmesini beklediğini yazdı.
Generative AI, günlük hayatımızı ve temas ettiği her sektörü değiştirebilecek çok büyük bir potansiyele sahip. Teknoloji geliştikçe yaratıcılık, problem çözme ve inovasyon tarafındaki kullanım alanları da genişliyor. Gerçekçi görsel, video ve müzik üretiminden ilaç araştırmalarına ve tasarıma kadar birbirinden oldukça farklı alanlar bunun içinde yer alıyor. Bu kapsamın büyümeye devam edeceğini ve birçok sektörde derin bir etki yaratacağını düşünüyorum. E-ticaret, sağlık, finans ve başka sektörler, generative AI'ı ilgi çekici ve kişiselleştirilmiş deneyimler oluşturmak, iş süreçlerini optimize etmek için kullanabilecek.
Benzersiz içerik ve çözümler üretebilmesi yeni olasılıkların önünü açacak, verimliliği artıracak.
Ozan Ketenci
Generative AI, SEO ve dijital pazarlamayla birlikte başka sektörleri de dönüştürme potansiyeline sahip ve yakın gelecekte hayatımızda önemli bir rol oynayacak. Kişiselleştirilmiş deneyimler, daha etkili pazarlama, veriyi daha hızlı yorumlama ve daha hızlı aksiyon alma gibi kullanım biçimleri göreceğiz. Ürün ve hizmetler gelişecek, müşteri iletişimi gibi iş süreçleri daha verimli hale gelecek. Bu gelişmelere ayak uyduramayan kurumlar, AI'ı işine dahil eden şirketlerin gerisinde kalacak.
Kendi sektörünüzde kullanabileceğiniz AI uygulamalarını vakit kaybetmeden planlamaya başlamalısınız.
Samet Özsüleyman
Generative AI'la birlikte bilgisayar devrimi kadar etkili olabilecek bir dönüşüme tanıklık ediyoruz. Bu, iş hayatı ve endüstriler için tarihi bir an. Bugün çoğumuz için teknoloji hâlâ ChatGPT gibi büyük generative AI arayüzlerini işte veya günlük hayatta kullanmakla sınırlı görünüyor. Oysa bu, teknolojinin potansiyelinin yalnızca yüzeyi. Modelleri içerik üretiminin ötesinde kendi workflow'larına ve müşteri süreçlerine dahil eden işletmeler, önümüzdeki yıllarda çok büyük rekabet avantajları elde edecek.
Generative AI'ın en kısa sürede tüm yönetim kurullarının gündemine girmesi gerektiğine inanıyorum.
Hande Parmaksız
AI'ı bugün ve geleceğin en heyecan verici teknolojisi olarak görüyorum. Potansiyelinin sınırsız olduğuna inanıyorum. Henüz buzdağının görünen kısmındayız. AI hızla gelişiyor ve farklı sektörlerde neler yapabileceğinin önemli bir bölümü hâlâ keşfedilmiş değil. Dijital işlerde şimdiden büyük bir etki yarattı, ilerleyen yıllarda başka endüstrileri yeniden şekillendiren atılımlar göreceğiz.
AI'ın potansiyeli büyümeye devam edecek. Hiçbir sektör verimlilik ve ilerleme açısından sunduğu bu fırsatı göz ardı edemez. Her yeni adımda başka boyutlar keşfedecek ve AI'ın doyum noktası olmadığını göreceğiz.
Can Mutioğlu
Büyük teknoloji şirketlerinin generative AI alanındaki çalışmalarının önümüzdeki yıllarda çok daha geniş bir etki yaratması muhtemel. Sanat ve tasarım gibi yaratıcı sektörlerde, ayrıca sağlık ve finans gibi hassas alanlarda yeni çalışma biçimlerinin ortaya çıkmasını bekliyorum. Teknoloji günlük hayata girdikçe etik ve risk sorularını da beraberinde getiriyor. Yeni gelişmeleri yakından takip edip deneyimleyebilmek, generative AI'ı benim için son yılların en heyecan verici potansiyeli haline getiriyor.
Gelecekte generative AI'ın toplumun yararına daha fazla kullanıldığını görmeyi sabırsızlıkla bekliyorum.
Ezgi Gülsen Yaylı
Yapay Zeka
Digitalzone konuşmaları
AI, e-ticaret ve içerik üretimi üzerine üç Digitalzone konuşmasını izleyebilirsiniz.
Tavsiye verdiği AI sistemini kendisi kuran ekip
Zeo'da agent, chatbot ve RAG sistemlerini kıdemli mühendisler kuruyor ve canlıya çıktıktan sonra işletmeyi de onlar sürdürüyor. Aşağıdaki danışmanlar bu sayfanın kapsadığı işe göre eşleşen o ekip.
Kullandığımız araçlar
İşin arkasındaki AI mühendisliği araçları
Modeller, retrieval, değerlendirme ve gözlemlenebilirlik çalışan bir sistemin ayrı katmanları. Bu sistemleri kurup işlettiğimiz araçlar bunlar.
Modeller ve bulut platformları
- OpenAIHero bölümünün uygulama kodu değişmese bile AI davranışının değişebileceği iddiası en çok bir model sürümü sınırında görülüyor. OpenAI'ın kendi kullanımdan kaldırma takvimi, birkaç alt görevin, özellikle LLMOps & Model Lifecycle Platform Implementation'ın, bir sürüm geçişini karşı planladığı yer oluyor.
- AnthropicMüşteri production'da Claude modelleri çalıştırıyorsa, AI Trace & Quality Monitoring bir kalite ölçümü kaydığında ilk olarak Anthropic'in kendi değişiklik kaydını kontrol ediyor. Değişikliğin müşterinin kendi uygulama kodunda olduğunu baştan varsaymıyoruz.
- Amazon Web ServicesGenel altyapısı zaten AWS üzerinde çalışan müşterilerde ayrı bir işletim ortamı eklemiyoruz. AI Production Readiness & Release Engineering ve Managed AI Operations & Continuous Improvement, bu aynı yönetilen sınırın içine deploy ediyor.
- Microsoft Azure AIMüşterinin işletim ortamı Azure-native olduğunda ayrı bir platform kurmuyoruz. Azure AI Foundry, AI Production Readiness & Release Engineering'in deploy ettiği eşdeğer sınır oluyor, böylece release pipeline'ı müşterinin mevcut yönetişiminin yanında yaşıyor.
- NVIDIA AILLMOps & Model Lifecycle Platform Implementation, bazen yönetilen bir API çağırmak yerine bir modeli self-hosted çalıştırmayı gerektiriyor. NVIDIA'nın inference stack'i, bu sayfanın hesabının bu deployment'ı üzerine kurduğu altyapı oluyor.
Gateway ve hosted inference
- LiteLLMAI Cost & Latency Optimization, sık sık daha ucuz ya da daha hızlı bir modelin mevcut olanın yerini alıp alamayacağını test ediyor. LiteLLM'in birleşik arayüzü, bu değişimin her modeli çağıran uygulamada değil, gateway katmanında gerçekleşmesini sağlıyor.
- PortkeyPortkey'in yanıt caching'i ve fallback routing'i, AI Cost & Latency Optimization'ın doğrudan çektiği kollar. Cache'lenmiş ya da düzgün yönlendirilmiş bir çağrı, her seferinde taze bir model çağrısından daha ucuz ve daha hızlı oluyor.
- Cloudflare AI GatewayTrafiği zaten Cloudflare üzerinden çalışan bir müşteri için model çağrılarını ayrı bir gateway hizmeti yerine Cloudflare AI Gateway üzerinden yönlendirebiliyoruz. Caching'i ve hız sınırlamayı böylece müşterinin zaten işlettiği altyapının içinde tutuyoruz.
Değerlendirme ve gözlemlenebilirlik
- LangfuseHero bölümünün kendi bölümü olan sürümleri, kanıtı ve kararları işletmek, tam olarak Langfuse'un çalıştırma düzeyinde izlemesinin sağladığı şey. AI Trace & Quality Monitoring ve LLMOps & Model Lifecycle Platform Implementation genelinde günlük işletme kaydı olarak kullanılıyor.
- Weights & BiasesAI Trace & Quality Monitoring'in temel sorusu, davranış değişti mi ve hangi baz noktaya karşı. Weights & Biases'in çalıştırma geçmişi bu soruyu yanıtlıyor, her production sürümünün değerlendirme sonucunu bir öncekine bağlı tutarak.
- DatadogBu sayfanın süreç adımı, en küçük yararlı değişikliği test et, o değişikliği karşı test edeceği bir production sinyaline ihtiyaç duyuyor. Datadog'un canlı ölçümleri ile uyarısı, AI Cost & Latency Optimization ile AI Trace & Quality Monitoring'in bir değişiklik yayınlanmadan önce ve sonra kontrol ettiği şey oluyor.
- Arize PhoenixAI Trace & Quality Monitoring, bir modelin production davranışının saptığı belirli koşulu ya da sorgu türünü bulmak için Arize Phoenix'i kullanıyor. Toplam kalite skoru, hero bölümünün uygulama kodu değişmeden davranışın değişebileceği uyarısında adı geçen tam hatayı gizleyebiliyor.
- HeliconeAI Cost & Latency Optimization, temel ölçümlerini doğrudan Helicone'da izliyor. Ekibe bir production sisteminin çalıştırılma maliyetinin ve yanıt hızının canlı ve istek düzeyinde görünümünü veriyor.
- BraintrustAI Production Readiness & Release Engineering'in onayı, değerlendirme paketini Braintrust'ta release için değerlendirilen belirli yapıya karşı çalıştırıyor. Hazırlık kararını adı belirtilmiş tek bir adaya sabitliyoruz.
- TraceloopAI Production Readiness & Release Engineering, bir release'in tasarımının iddia ettiği gibi davrandığını gerçekten çalışırken doğrulamak zorunda. Traceloop'un deployment sonrası izleri bu karşılaştırmayı mümkün kılan şey oluyor.
- LaunchDarklyAI Production Readiness & Release Engineering, kötü bir sürümü anında geri çekebilecek bir release mekanizmasına ihtiyaç duyuyor. LaunchDarkly'nin feature flag rollout'u başka family'lerdeki registry'de tam bu amaçla zaten var, burada ise bu sayfanın release mühendisliği işinin üzerine kurulduğu geri alma kolu oluyor, yeniden deploy'dan ayrı.
- Monte CarloHero bölümünün uygulama kodu değişmese bile AI davranışının değişebileceği iddiası genelde bir yukarı akış veri kaynağındaki değişikliğe dayanıyor, modelin veya kodun kendisine değil. Monte Carlo'nun veri gözlemlenebilirliği, AI Trace & Quality Monitoring'in bir kalite sapmasını araştırma alt kata inmeden önce veri katmanında elemesi ya da doğrulaması gerektiğinde eklediği parça oluyor.
Eğitim, serving ve MLOps
- MLflowLLMOps & Model Lifecycle Platform Implementation, sürüm promotion pipeline'ını MLflow'un model registry'si üzerine kuruyor. Bir modelin production'a giden yolundaki her aşamayı kayıtlı ve denetlenebilir bir geçiş olarak tutuyor.
- vLLMMüşteri yönetilen bir API çağırmak yerine bir modeli self-hosted çalıştırdığında, vLLM LLMOps & Model Lifecycle Platform Implementation'ın deploy ettiği inference motoru oluyor. Bu motoru, bir production release'in sürdürmesi gereken eşzamanlı istek hacmine göre büyüklendiriyoruz.
Sonraki adım
İşinize değer katan üretken yapay zekâ çözümlerini hayata geçirin
FAQ