Bir modelin başarısız olduğunu nasıl tespit ediyorsunuz?

Üretim girdi verilerini eğitim veri kümeleriyle karşılaştıran istatistiksel metrikleri izliyoruz. İstatistiksel kayma (drift) tespit edildiğinde, sistem uyarı gönderir ve otomatik yeniden eğitimi tetikleyebilir.

Dağıtım için hangi bulut platformlarını destekliyorsunuz?

Amazon SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML veya Docker kullanan özel Kubernetes kümeleri (EKS, GKE) üzerinde modelleri devreye alarak tüm büyük bulut sağlayıcılarını destekliyoruz.

Model kaydı (model registry) nedir?

Model kaydı; model sürümlerini, çıktıları, meta verileri ve aşama geçişlerini (örn. Testten Üretime) depolayan, net model yönetimi sağlayan merkezi bir depodur.

Modeller için A/B testini destekliyor musunuz?

Evet, gerçek dünya performansını güvenli bir şekilde karşılaştırmak amacıyla üretim trafiğini modeller arasında bölen (örn. %90 Şampiyon modele, %10 Aday modele) yönlendirme yapılandırmaları oluşturuyoruz.

Model sorgu hızlarını nasıl optimize ediyorsunuz?

Modelleri derlemek için vLLM, Triton veya ONNX Runtime gibi çıkarım sunum çerçevelerini kullanarak CPU/GPU bellek kullanımını ve sorgu gecikmesini azaltıyoruz.

Özellik deposu (feature store) nedir?

Özellik deposu, ML modelleri için normalleştirilmiş girdileri (özellikleri) depolayan ve hem eğitim hem de gerçek zamanlı tahmin için aynı özelliklerin kullanılmasını sağlayan merkezi bir veritabanıdır.

Eksiksiz bir MLOps veri hattını uygulamak ne kadar sürer?

Temel bir MLOps eğitimi ve kayıt kurulumu 4 ila 6 hafta sürerken; kayma izleme ve Kubernetes sunumu içeren eksiksiz bir veri hattı 8 ila 12 hafta gerektirir.

MLOps ve Model Yayına Alma

500+

مشروع منجز

300+

عميل سعيد

98%

معدل الرضا

سنوات من الخبرة

MLflow

Kubeflow

AWS SageMaker

Weights & Biases

Kubernetes

Docker

Python

Prometheus

MLflow

Kubeflow

AWS SageMaker

Weights & Biases

Kubernetes

Docker

Python

Prometheus

MLflow

Kubeflow

AWS SageMaker

Weights & Biases

Kubernetes

Docker

Python

Prometheus

ما نقدمه

حلول شاملة مصممة خصيصاً لاحتياجاتك.

Otomatik Model Eğitim Veri Hatları

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

Weights & Biases ile Yapılandırılmış Deney Takibi

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

Merkezi Model Kaydı ve Sürüm Kontrolü

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

Otomatik CI/CD Model Dağıtımı

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

Dinamik A/B Testleri ve Canary Dağıtımları

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

Gerçek Zamanlı Tahmin İzleme ve Uyarılar

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

Otomatik Veri ve Kavram Kayması Tespiti

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

Birleşik Özellik Deposu Tasarımı ve Optimizasyonu

مبني بدقة وقابلية للتوسع.

لماذا تختار هذه الخدمة

Model yayına alma süresini aylardan dakikalara indirin

Otomatik kayma uyarılarıyla tahmin kalitesindeki düşüşleri önleyin

Yapılandırılmış kayıtlar aracılığıyla model performansını kolayca karşılaştırın

Trafik arttıkça model barındırma sistemlerini otomatik ölçeklendirin

Model eğitim süreçlerinin sıkı bir şekilde tekrarlanabilirliğini sağlayın

Optimize edilmiş çıkarım motorlarıyla sunucu barındırma maliyetlerini en aza indirin

منهجيتنا

عمليتنا

من الفكرة إلى الإطلاق، نتبع منهجية مثبتة.

MLOps Altyapı Denetimi

Özel bir MLOps yol haritası tasarlamak için mevcut model hatlarınızı, bulut kaynaklarınızı ve dağıtım ihtiyaçlarınızı inceliyoruz.

Veri Hattının Oluşturulması

Modelleri güvenilir bir şekilde derlemek için Kubeflow veya Airflow kullanarak otomatik eğitim ve doğrulama hatları kuruyoruz.

Kayıt & Takip Kurulumu

Parametreleri, metrikleri kaydetmek ve model sürümlerini güvenli bir şekilde yönetmek için MLflow veya Weights & Biases yapılandırıyoruz.

Otomatik Dağıtım Kurulumu

Modelleri Docker konteynerlerinde paketlemek ve bunları Kubernetes kümelerine otomatik olarak dağıtmak için CI/CD hatları tasarlıyoruz.

İzleme ve Uyarı Sistemleri

Girdi verisi kaymasını, kavram kaymasını ve çıkarım gecikmesini gerçek zamanlı izlemek için Prometheus panelleri kuruyoruz.

Geri Bildirim Döngüleri

Kayma uyarıları tetiklendiğinde çalışan ve üretim modellerini otomatik güncelleyen otomatik yeniden eğitim döngüleri oluşturuyoruz.

لماذا تختار PakSoft؟

فريق خبير

يجلب متخصصونا سنوات من الخبرة العملية إلى كل مشروع، بما يضمن تسليماً عالي الجودة.

تسليم في الموعد

نحترم جدولكم الزمني. تتم متابعة كل مرحلة وإنجازها عبر إدارة مشاريع رشيقة.

تواصل شفاف

أنتم دائماً على اطلاع. تحديثات منتظمة وقنوات مفتوحة تجعل التعاون سلساً.

حلول قابلة للتوسع

نبني للنمو. تتحمل بنياتنا الأحمال المتزايدة دون إعادة بناء مكلفة.

العميل أولاً

أهدافكم توجّه كل قرار. نمنح الأولوية لتحقيق القيمة على التعقيد التقني.

دعم ما بعد الإطلاق

لا ينتهي تعاوننا عند الإطلاق. نقدم صيانة مستمرة ومراقبة للأداء.

الأسئلة الشائعة

MLOps (Makine Öğrenimi Operasyonları), DevOps ilkelerini ML modellerine uygular. Model eğitimini, test edilmesini, kaydedilmesini ve dağıtılmasını otomatikleştirerek modellerin üretimde zaman içinde doğru performans göstermesini sağlar.

موثوق به من قِبَل الشركات الرائدة حول العالم

+500

مشروع مكتمل

+200

عميل سعيد

+15

سنة خبرة

+50

عضو في الفريق

معتمد ISO 27001

متوافق مع GDPR

SOC 2 النوع الثاني

جاهز للبدء

لنبني شيئاً مذهلاً معاً

شارك متطلبات مشروعك واحصل على عرض مخصص من فريقنا المتخصص خلال 24 ساعة.

جدولة مكالمة

استشارة مجانية

بدون التزام

رد خلال 24 ساعة

خدمات ذات صلة

استكشف خدمات أخرى تتكامل مع هذه الخدمة.

كيف يمكننا المساعدة؟

MLOps ve Model Yayına
Alma