Yapay Zeka
Nedir MLOps
Makine öğrenimi için DevOps uygulamaları
MLOps (Machine Learning Operations) — ML model geliştirme (ML) ve operasyonel dağıtımı (Ops) birleştirerek makine öğrenimi yaşam döngüsünü otomatikleştiren ve standartlaştıran uygulamalar seti.
Temel Bileşenler
- Versiyon Kontrolü — veri, model ve kod versiyonlama
- ML için CI/CD — otomatik eğitim ve dağıtım pipeline'ları
- Feature Store — merkezi özellik depolama
- Model Registry — eğitilmiş modellerin kaydı
- İzleme — üretimde model kalitesi takibi
MLOps Pipeline Aşamaları
- Data Pipeline — veri toplama, temizleme, dönüştürme
- Training Pipeline — model eğitimi ve doğrulama
- Deployment Pipeline — üretime dağıtım
- Monitoring Pipeline — izleme ve uyarı
MLOps Araçları
- MLflow — deney ve model yönetimi
- Kubeflow — Kubernetes'te ML platformu
- DVC — veri versiyonlama
- Weights & Biases — deney takibi
- Seldon / BentoML — model servisi
İş Faydaları
- Hızlanma — fikirden üretime daha hızlı
- Kalite — sapma ve bozulma kontrolü
- Ölçeklenebilirlik — süreç standardizasyonu
- İşbirliği — DS ve mühendisler için birleşik ortam