Yapay Zeka Verisi ve Annotasyon · Uçtan uca geliştirme

Yapay Zeka Veri Hattı Mühendisliği

İşletilebilir bir teslim, kaynaktan teslimata çalışan tek dilimin, yeniden deneme davranışının, desteklenen kontrollerin, bilinen hata yollarının, kabul kanıtının ve işletme sınırlarının birlikte incelenebilmesini gerektiriyor.

Kaynaktan teslimata kadar üzerinde anlaştığımız tek bir veri yolunu kuruyor, temsili girdilerde ve bilinen hata koşullarında nasıl davrandığını test ediyoruz. İşi devralan ekip çalışan dilimi, işletme sınırlarını ve rehberi birlikte alıyor.

Mühendislik sorumlunuz çalışan pipeline dilimini, bağımlılık envanterini, kabul bulgularını ve hangi kaynak, istisna ile işletme sınırının kanıtlandığını gösteren teslim notunu devralıyor.

Data pipeline'ı planlayalımAI veri hizmetlerini inceleyin
Yapay Zeka Veri Hattı Mühendisliği illüstrasyonu: yapay zeka kullanımı için bir veri setini hazırlayan ve doğrulayan ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Bayer
  • Kuveyt Türk
  • Madame Coco
  • Sina Pırlanta
  • Akşam
  • DLive

Adımlar, kapılar ve kararı verenler

Çalışma şeklimiz

Mühendislik başlamadan önce pipeline sınırını sabitliyoruz. Ardından temsili veriyi taşıyan en küçük dilimi kuruyor, hata yollarını çalıştırıyor ve teslimi işletme sorumlusuyla birlikte deniyoruz.

  1. Hat davranışını tanımla

    Pipeline'a neyin gireceğini, verinin nasıl akıp değişeceğini, hangi doğrulama ve erişim kurallarının uygulanacağını, neyin teslim edileceğini ve karar verici kişileri birlikte haritalıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kaynak ve teslimat örneklerinizden yola çıkarak ilk veri akışı haritasının taslağını çıkarır.
    İnsan onayı
    Sınır, geliştirme ve inceleme yapılabilecek kadar açık mı? Pipeline'ın sınırını ve doğrulama kurallarını mühendislik sorumlunuz onaylar.

  2. Bağımlılıkları ve vakaları karşılaştır

    Gerçek örnekleri, mevcut kısıtları, baseline kanıtlarını, bağımlılıkları ve bilinen hata vakalarını inceliyoruz. Boşlukları ve varsayımları, tasarım kararına dönüşmeden önce kayda geçiriyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Sağlanan baseline kanıtı ile önerilen akış arasındaki boşlukları işaretler.
    İnsan onayı
    İlk faydalı dilimi kurmaya yetecek kanıt elimizde var mı? Hangi varsayımın geliştirme için güvenli sayılacağına mühendislik sorumlunuz karar verir.

  3. Dilimi kur ve entegre et

    Birlikte belirlediğimiz veri alımı, dönüşüm, doğrulama, sürümleme, erişim ve teslimat yolunu kuruyoruz. Desteklenen kontrolleri, istisnaları, yeniden deneme davranışını ve hata yönetimini bu yola bağlıyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Yeni pipeline dilimini test etmek için gerçek ve uç durum girdileri üretir.
    İnsan onayı
    Dilim, temsili girdilerde üzerinde anlaştığımız akışı izliyor mu? Yeniden deneme ve hata yönetimi davranışını, test başlamadan önce platform sorumlunuz onaylar.

  4. Test et ve teslimi hazırla

    Gerçek davranışı ve belgelenmiş istisnaları kabul testinden geçiriyor, kanıtın desteklediği sınırı kaydediyor, pipeline'ı ve işletme rehberini sorumlusuna bu aşamada sunuyoruz.

    Yapay zeka desteği
    Kabul testi sonuçlarını ve bilinen sınırları rehberin taslağında bir araya getirir.
    İnsan onayı
    Sorumlunuz, bu sürümü ve bilinen sınırlarını kabul etmeye hazır mı? Bu pipeline sürümünü ve bilinen sınırlarını işletme sorumlunuz kabul eder.

Adı konmuş, sizde kalan çıktılar

Elinize geçenler

İşletme sorumlusu çalışan yolun yanında beklenen davranışı, bağımlılıkları, yeniden deneme ve hata vakalarını, test sonuçlarını, açık kararları ve sınırları da alıyor.

  • Playbook

    Kaynaktan teslimata pipeline işletim planı

    Kararlaştırdığımız veri alımı, dönüşüm, doğrulama, sürümleme, erişim ve teslimat dilimini ve paylaşılan davranışı, işletme ile inceleme adımlarıyla birlikte kapsar.

  • Risk kaydı

    Pipeline varsayımları ve bağımlılık envanteri

    Pipeline'ın arkasındaki sahadan örnekleri, baseline kanıtlarını, tasarım varsayımlarını, bağımlılıkları, kısıtları, açık soruları ve alınan kararları toplar.

  • Test kanıtı

    Akış davranışı ve istisna bulguları

    Temsili davranış ve belgelenmiş istisnalar için kabul testi sonuçlarını gözlenen davranışın birlikte belirlediğimiz akıştan ayrıldığı noktalarla birlikte gösterir.

  • Karar kaydı

    Kabul edilen pipeline sürümü ve teslim notu

    Kabul edilen pipeline sürümünü, bilinen sınırları, açık kararları ve işi ileri taşıyacak sorumluyu birlikte kaydeder.

Kapsam ve dürüst sınırlar

Bu çalışmanın size uyduğu durumlar

İstenen veri akışı belli olduğu halde iş hâlâ manuel adımlara, dağınık kurallara ya da uçtan uca denenmemiş hata yönetimine bağlıysa bu çalışma uygundur.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Temsili örnekler pipeline sınırını anlatıyor, ama bunlar henüz kaynaktan teslimata tek bir test edilebilir davranışa dönüşmüyor.
  • Kaynak, dönüşüm, doğrulama, sürümleme, erişim ve teslimat kuralları ayrı yerlerde duruyor, bu yüzden tek bir açık akışta buluşmuyor.
  • Mevcut kısıtlar ve baseline kanıtları farklı sorumlularda kalıyor, bu nedenle geliştirme gözden geçirilmemiş bağımlılıkları devralıyor.
  • Hedef veri akışı biliniyor, fakat yeni bir kaynak veya teslimat istisnası çıktığında üzerinde anlaştığımız pipeline sınırı yeniden değişiyor.
  • Veri alımı, dönüşüm, doğrulama, sürümleme, erişim ve teslimat hâlâ manuel adımlarla bağlanıyor, bu yüzden dilim güvenilir biçimde çalıştırılamıyor.
  • Yeniden deneme kuralları ve hata yönetimi desteklenen kontrollerden ayrı tutuluyor, dolayısıyla birlikte nasıl davrandıkları henüz test edilmiyor.
  • Temsili davranış her aşamada ayrı ayrı kontrol ediliyor, ama işletme sorumlusunda uçtan uca kabul testi veya uygulanabilir bir rehber bulunmuyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Verinin sonraki kullanımı için hukuk, düzenleyici, denetçi veya sertifikasyon kurumu onayı istiyorsunuz. Pipeline kanıtı kaydediyor, bu kararı yetkili merciniz veriyor.
  • Pipeline'ın her yeni kaynağı veya şema değişikliğini ek çalışma olmadan karşılayacağını iddia etmek istiyorsunuz. Kanıt yalnızca üzerinde anlaşılan dilimi kapsıyor.
  • Teslimden sonra production işletmesini de üstlenmemizi istiyorsunuz. Test edilmiş dilim ve rehber teslim ediliyor, sürekli işletim ayrı anlaşma gerektiriyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: AI veri hizmetlerini inceleyin

AI'ı production'a taşıyan mühendisler

Zeo'nun kod yazıp teslim eden tarafı burası. Kıdemli mühendislerimiz agent, chatbot ve RAG sistemleri geliştiriyor, çevrelerindeki otomasyon ve veri işlerini üstleniyor, sistemler canlıya çıktıktan sonra da işletmeyi sürdürüyor. 2011'den beri 500'den fazla markayla çalıştık.

Bu konuda ürettiğimiz içerikler

YazıYiğit KonurMCP Server Architecture: State Management, Security & Tool Orchestration

Kullandığımız araçlar

Bu işin arkasındaki araçlar

  • Amazon Web Services

    Teslimattaki operasyonel sınırları gerçek production altyapısına göre ölçüyoruz

  • Datadog

    Test edilmemiş hata yollarını production'da izleyerek döngüyü kapatıyoruz

  • ClearML

    Ortak pipeline yolunu diyagramdan çalışan ve versiyonlanan bir yapıya dönüştürüyoruz

  • DVC

    Hataları gerçekleştiği andaki veri versiyonuna kadar geri izliyoruz

  • Feast

    Training ve serving yollarında aynı feature tanımlarını tutarlı biçimde kullanıyoruz

  • Marimo

    Bilinen hatalarda pipeline davranışını tekrar üretilebilir biçimde gösteren reactive notebook

Sonraki adım

Kaynaktan teslimata tek bir veri yolunu kanıtlayalım

Önerilen sınırı, temsili kayıtları, mevcut kısıtları ve sonucu işletecek kişiyi paylaşın. İlk faydalı dilimi kurup test edelim, ardından teslimi o sorumluyla birlikte uygulayalım.
Veri mühendisiyle konuşun

Karar vermeden önce

Sık duyduğumuz sorular

Mühendislik başlamadan önce neler gerekiyor?

Önerilen pipeline sınırına, gerçek örneklere, mevcut kısıtlara, baseline kanıtlarına, bilinen bağımlılıklara, gerekli erişimlere ve tasarım ile kabul sorularını yanıtlayacak sorumlulara ihtiyaç duyuyoruz. Üzerinde anlaştığımız dilime ait yeniden deneme ya da hata yönetimi gereksinimleri varsa bunların da paylaşılması gerekiyor.

Temsili testler neyi kapsar?

Kararlaştırdığımız örnekleri veri alımı, dönüşüm, doğrulama, sürümleme, erişim ve teslimat boyunca izliyoruz. Dilim için tanımlanan yeniden deneme ve hata davranışını da ayrıca çalıştırıyoruz. Rapor hangi girdinin, kontrolün ve istisnanın test edildiğini açıkça gösteriyor. İşletme sorumlusu kanıtın nerede bittiğini biliyor.

Varsayımlar ve bağımlılıklar nasıl görünür kalır?

Bunları, etkiledikleri kanıt ve tasarım kararlarıyla birlikte kaydediyoruz. Bir bağımlılık değiştiğinde ya da bir varsayım yanlışlandığında, sorumlunuz pipeline'ın hangi bölümünün ve hangi kabul sonucunun yeniden incelenmesi gerektiğini görebilir.

Teslim paketinde neler bulunuyor?

Kaynaktan teslimata pipeline işletim planı, pipeline varsayımları ve bağımlılık envanteri, akış davranışı ve istisna bulguları ile kabul edilen pipeline sürümü ve teslim notu yer alıyor. Sürekli işletmeyi ya da daha geniş bir pipeline sınırını ayrıca kararlaştırıyoruz.