{"id":4132,"date":"2024-01-11T09:05:59","date_gmt":"2024-01-11T09:05:59","guid":{"rendered":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/?p=4132"},"modified":"2024-01-20T10:20:31","modified_gmt":"2024-01-20T10:20:31","slug":"mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/","title":{"rendered":"MLOps Nedir? Geni\u015f Kapsaml\u0131 Rehber"},"content":{"rendered":"<p>Makine \u00f6\u011frenimi operasyonlar\u0131 veya MLOps, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin olu\u015fturulmas\u0131, da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclmesi s\u00fcrecine verilen add\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimini \u00fcr\u00fcnle\u015ftirmek i\u00e7in daha h\u0131zl\u0131, daha basit ve daha etkili yollar bulmak amac\u0131yla <a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/machine-learning\/\">makine \u00f6\u011frenimi<\/a>, DevOps ve veri m\u00fchendisli\u011fini birle\u015ftiren bir disiplindir. Do\u011fru yap\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda MLOps, i\u015fletmelerin modellerini benzersiz i\u015f ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra yasal gerekliliklerle uyumlu hale getirmelerine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<h2 id=\"mlops-nedir-nasil-calisir\"><strong>MLOps Nedir? Nas\u0131l \u00c7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/h2>\n<p>Temel bir MLOps s\u00fcreci \u015funa benzer: bir i\u015f hedefi tan\u0131mlan\u0131r, ilgili veriler toplan\u0131r ve temizlenir, ard\u0131ndan bir makine \u00f6\u011frenimi modeli olu\u015fturulur ve da\u011f\u0131t\u0131l\u0131r.<\/p>\n<p>Makine \u00f6\u011frenimini veya ML&#8217;yi \u00fcr\u00fcnle\u015ftirmek, g\u00fcn\u00fcm\u00fczde yapay zeka uygulamalar\u0131ndaki en b\u00fcy\u00fck zorluklardan biridir. Bir\u00e7ok i\u015fletme, veri bilimcileri taraf\u0131ndan ke\u015ffedilen i\u00e7g\u00f6r\u00fcleri i\u015fletmeleri i\u00e7in somut bir de\u011fere nas\u0131l d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcreceklerini bulma konusunda zorlan\u0131r.<\/p>\n<p>\u0130\u015f hedeflerinin tan\u0131mlanmas\u0131yla ba\u015flay\u0131p veri toplama, model geli\u015ftirme ve da\u011f\u0131t\u0131m\u0131na kadar devam eden birden fazla ekipteki birden fazla s\u00fcrecin birle\u015ftirilmesini gerektirir.<\/p>\n<p>Bu birle\u015ftirme, verileri elde eden veri m\u00fchendisleri, verileri haz\u0131rlayan ve modeli geli\u015ftiren veri bilimcileri ve modellere hizmet veren operasyon uzmanlar\u0131 aras\u0131ndaki ileti\u015fim ve i\u015fbirli\u011fine y\u00f6nelik bir dizi en iyi uygulama ile sa\u011flan\u0131r.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bulutistan hizmetlerinin detaylar\u0131na ula\u015fmak i\u00e7in <\/span><a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/cloud\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">t\u0131klay\u0131n\u0131z<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"mlops-bilesenleri\"><strong>MLOps Bile\u015fenleri<\/strong><\/h2>\n<p>A\u015fa\u011f\u0131da MLOps&#8217;un farkl\u0131 bile\u015fenlerini olu\u015fturan MLOps \u00e7er\u00e7evesini bulabilirsiniz:<\/p>\n<h3 id=\"1-kullanim-durumu-kesfi\"><strong>1. Kullan\u0131m durumu ke\u015ffi<\/strong><\/h3>\n<p>\u0130\u015f sorunlar\u0131n\u0131n tan\u0131mlanmas\u0131n\u0131, bir sorun ifadesi haline getirilmesini ve ilgili KPI&#8217;larla (Anahtar Performans G\u00f6stergesi) ML yakla\u015f\u0131mlar\u0131yla ele al\u0131nabilecek \/ \u00e7\u00f6z\u00fclebilecek hedefleri i\u00e7erir.<\/p>\n<h3 id=\"2-veri-muhendisligi\"><strong>2. Veri m\u00fchendisli\u011fi<\/strong><\/h3>\n<p>Veri m\u00fchendisleri ve veri bilimcilerini bir araya getiren bu a\u015fama, \u00e7e\u015fitli kaynaklardan yeterli verinin toplanmas\u0131n\u0131 ve verilerin modelleme s\u00fcreci i\u00e7in haz\u0131rlanmas\u0131n\u0131 (i\u015fleme\/do\u011frulama) i\u00e7erir.<\/p>\n<h3 id=\"3-makine-ogrenimi-pipeline\"><strong>3. Makine \u00f6\u011frenimi pipeline<\/strong><\/h3>\n<p>CI\/CD ile entegre bir pipeline\u2019\u0131n tasarlanmas\u0131 ve uygulanmas\u0131 ile bu a\u015fama, veri bilimcilerin deneme ve model testi i\u00e7in pipeline kullanmas\u0131na ve t\u00fcm deneyler boyunca ilgili KPI&#8217;larla birlikte veri ve model soya\u011fac\u0131n\u0131n kayd\u0131n\u0131 tutmas\u0131na olanak tan\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"4-uretim-dagitimi\"><strong>4. \u00dcretim da\u011f\u0131t\u0131m\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>Bu a\u015fama, uygun \u00fcretim sunucusuna (genel bulut, \u015firket i\u00e7i veya hibrit sunucu) g\u00fcvenli ve kusursuz bir \u015fekilde uygulanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h3 id=\"5-uretim-izleme\"><strong>5. \u00dcretim \u0130zleme<\/strong><\/h3>\n<p>Bu a\u015famada hem model hem de altyap\u0131 i\u00e7in uygun bir izleme ger\u00e7ekle\u015ftirilir.<\/p>\n<ul>\n<li>Modeller, girdi verisi da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 veya model performans\u0131ndaki de\u011fi\u015fiklikler gibi \u00f6zel KPI&#8217;lar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla izlenir. Tetikleyiciler, yeni bir makine \u00f6\u011frenimi hatt\u0131 geli\u015ftirmek i\u00e7in yeni algoritmalar ve hiper parametreler kullan\u0131larak aktif denemeye haz\u0131r hale getirilir.<\/li>\n<li>Altyap\u0131lar, bellek ve hesaplama gereksinimlerine g\u00f6re izlenir ve ihtiyaca g\u00f6re \u00f6l\u00e7eklendirilir.<\/li>\n<\/ul>\n<h2 id=\"mlops-neden-onemlidir\"><strong>MLOps Neden \u00d6nemlidir?<\/strong><\/h2>\n<p>Makine \u00f6\u011frenimi (ML), daha \u00f6nce kullan\u0131lmam\u0131\u015f gelir kaynaklar\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131karan, zamandan tasarruf sa\u011flayan ve maliyetleri azaltan \u00e7\u00f6z\u00fcmler olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131labilecek temel bir teknolojidir. Makine \u00f6\u011frenimi i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 daha verimli hale getirebilir, karar verme s\u00fcrecinde veri analiti\u011finden yararlanabilir ve m\u00fc\u015fteri deneyimini iyile\u015ftirebilir.<\/p>\n<p>Ancak makine \u00f6\u011frenimi uzmanlar\u0131, bu hedeflere ula\u015fman\u0131n ancak sa\u011flam bir \u00e7er\u00e7eve ile m\u00fcmk\u00fcn olabilece\u011fine inanmaktad\u0131r. MLOps, model geli\u015ftirmeden \u00fcretimde da\u011f\u0131t\u0131m ve izlemeye kadar t\u00fcm ML ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc otomatikle\u015ftirmek i\u00e7in Makine \u00d6\u011frenimi (ML) ve DevOps&#8217;u birle\u015ftiren bir dizi uygulamad\u0131r.<\/p>\n<p>MLOps i\u015fletmelerin a\u015fa\u011f\u0131dakileri yapmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir:<\/p>\n<ul>\n<li>Yeni makine \u00f6\u011frenimi modellerinin piyasaya s\u00fcr\u00fclme s\u00fcresini k\u0131saltmak.<\/li>\n<li>Makine \u00f6\u011frenimi modellerinin kalitesini iyile\u015ftirme.<\/li>\n<li>Makine \u00f6\u011frenimi modellerinin g\u00fcvenilirli\u011fini art\u0131rma.<\/li>\n<li>Makine \u00f6\u011frenimi operasyonlar\u0131n\u0131n maliyetini azaltma.<\/li>\n<li>Modelleri i\u015f ihtiya\u00e7lar\u0131 ile uyumlu hale getirme.<\/li>\n<li>D\u00fczenleyici gereklilikleri kar\u015f\u0131lama.<\/li>\n<\/ul>\n<p>K\u0131s\u0131tlamalar\u0131 ne olursa olsun bireyler, k\u00fc\u00e7\u00fck ekipler ve hatta i\u015fletmeler hedeflerine ula\u015fmak i\u00e7in MLOps&#8217;u kullanabilir. MLOps, i\u015fletmelerin kararlar\u0131nda daha \u00e7evik ve stratejik olmalar\u0131na, zamandan ve paradan tasarruf etmelerine yard\u0131mc\u0131 olabilir.<\/p>\n<p>MLOps bir dizi kat\u0131 kural de\u011fildir. Her i\u015fletmenin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re uyarlanabilen bir dizi uygulamad\u0131r. Bu y\u00fczden i\u015fletmeler farkl\u0131 ayarlar\u0131 deneyebilir ve yaln\u0131zca kendileri i\u00e7in i\u015fe yarayanlar\u0131 muhafaza edebilir.<\/p>\n<p>MLOps, i\u015fletmelerin makine \u00f6\u011frenimi yat\u0131r\u0131mlar\u0131ndan daha fazla de\u011fer elde etmelerine yard\u0131mc\u0131 olabilecek g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r. MLOps&#8217;u uygulayarak kurulu\u015flar i\u015f hedeflerine ula\u015fabilir ve rekabet avantajlar\u0131n\u0131 art\u0131rabilirler.<\/p>\n<h2 id=\"mlopsun-avantajlari\"><strong>MLOps&#8217;un Avantajlar\u0131<\/strong><\/h2>\n<p>MLOps \u00e7e\u015fitli \u015fekillerde fayda sa\u011flayabilir. Bunlar a\u015fa\u011f\u0131dakileri i\u00e7erir:<\/p>\n<h3 id=\"1-olceklendirme\"><strong>1. \u00d6l\u00e7eklendirme<\/strong><\/h3>\n<p>MLOps uygulamalar\u0131, bir i\u015fletmenin makine \u00f6\u011frenimi odakl\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7eklendirmek i\u00e7in gereklidir.<\/p>\n<h3 id=\"2-guven-verme\"><strong>2. G\u00fcven verme<\/strong><\/h3>\n<p>MLOps, dinamik ortamlarda makine \u00f6\u011frenimi uygulamalar\u0131n\u0131 kontrol etmek ve otomasyon, test ve do\u011frulama yoluyla tekrarlanabilir bir s\u00fcre\u00e7 olu\u015fturmak i\u00e7in bir g\u00fcven ba\u011f\u0131 geli\u015ftirir. Ayr\u0131ca makine \u00f6\u011frenimi modelleri geli\u015ftirmenin do\u011frulu\u011funu, ge\u00e7erlili\u011fini ve verimlili\u011fini art\u0131r\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"3-dogru-veri-kullanimi\"><strong>3. Do\u011fru veri kullan\u0131m\u0131\u00a0<\/strong><\/h3>\n<p>Etkili i\u015f operasyonlar\u0131n\u0131n nas\u0131l y\u00f6netilece\u011fi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde, MLOps b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde b\u00fcy\u00fck veriye dayan\u0131r. Y\u00f6ntem, birbirini izleyen her yinelemede \u00fcr\u00fcnleri iyile\u015ftirme e\u011filimindedir ve bu da geli\u015ftirme ya\u015fam d\u00f6ng\u00fclerini k\u0131saltarak g\u00fc\u00e7l\u00fc i\u00e7g\u00f6r\u00fcler ortaya \u00e7\u0131kar\u0131r.<\/p>\n<p>MLOps ayr\u0131ca, verilerdeki g\u00fcr\u00fclt\u00fcn\u00fcn ne oldu\u011funu ve hangi anormalliklerin dikkate al\u0131nmas\u0131 gerekti\u011fini analiz etmeye yard\u0131mc\u0131 olan \u00e7ok say\u0131da geri bildirime de yakla\u015f\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"4-gelistirilmis-iletisim-sorunsuz-is-akisi\"><strong>4. Geli\u015ftirilmi\u015f ileti\u015fim, sorunsuz i\u015f ak\u0131\u015f\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>\u0130yi yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir formatta tan\u0131mlanan MLOps, geli\u015ftirme d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc ve operasyon s\u00fcrecini daha verimli hale getirmek i\u00e7in sorunsuz bir \u015fekilde birle\u015ftirmek i\u00e7in bir dizi uygulamay\u0131 takip eder.<\/p>\n<p>\u00d6zellikle, veri bilimi ekibi kapsaml\u0131 bir veri bilgisine sahiptir ve operasyon ekibi i\u015f keskinli\u011finin fark\u0131ndad\u0131r. Bu durumda MLOps, her iki ekibin uzmanl\u0131\u011f\u0131yla birlikte ML modellerinin verimlili\u011fini art\u0131r\u0131r. MLOps, ML \u00fcretim hatlar\u0131n\u0131 KPI odakl\u0131 modelleri koordine etmek i\u00e7in daha uyarlanabilir ve esnek olacak \u015fekilde d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcrken, bu i\u015fbirli\u011fi sofistike algoritmalar taraf\u0131ndan \u00fcretilen engelleri azalt\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"5-riskleri-azaltma\"><strong>5. Riskleri azaltma<\/strong><\/h3>\n<p>Yanl\u0131\u015f ve aldat\u0131c\u0131 modeller nedeniyle i\u015fletmeler s\u00fcrekli olarak m\u00fc\u015fterilerin g\u00fcvenini sarsma veya kaybetme, hedef kitleye ula\u015famama vb. risklerle kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131ya kalmaktad\u0131r. \u00d6rne\u011fin, e\u011fitim verileri ve mevcut ger\u00e7ek d\u00fcnya karma\u015f\u0131k verileri farkl\u0131d\u0131r, bu da modellerin daha az sorumlu olmalar\u0131na neden oldu\u011fu i\u00e7in zay\u0131f tahminler yap\u0131lmas\u0131na neden olur, burada MLOps i\u015f risklerini azalt\u0131r.<\/p>\n<p>Ayr\u0131ca MLOps, model geli\u015ftirme s\u0131ras\u0131nda \u00f6nyarg\u0131lar\u0131, \u00f6rne\u011fin ka\u00e7\u0131r\u0131lan f\u0131rsatlar\u0131 ve yasal riskleri \u00f6nler.<\/p>\n<p>Makine \u00f6\u011frenimi modellerinin performans\u0131n\u0131 form\u00fcle etmek biraz zordur ve bu nedenle MLOps, teknik borcun azalt\u0131lmas\u0131, k\u00fc\u00e7\u00fck risklerin erken tespiti, model performans\u0131 i\u00e7in m\u00fcmk\u00fcn olan en k\u0131sa s\u00fcrede pazara h\u0131zl\u0131 \u00e7\u00f6z\u00fcm dahil olmak \u00fczere ML model ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc i\u015fletme genelinde b\u00fct\u00fcn\u00fcyle uygulamay\u0131 ve elde etmeyi ama\u00e7lamaktad\u0131r.<\/p>\n<h2 id=\"mlops-hangi-sorunlari-cozer\"><strong>MLOps Hangi Sorunlar\u0131 \u00c7\u00f6zer?<\/strong><\/h2>\n<p>En iyi MLOps uygulamalar\u0131n\u0131n hayata ge\u00e7irilmesi, d\u00fcnyan\u0131n d\u00f6rt bir yan\u0131ndaki i\u015fletmeleri rahats\u0131z eden \u00e7e\u015fitli sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zer:<\/p>\n<h3 id=\"1-zayif-iletisim\"><strong>1. Zay\u0131f \u0130leti\u015fim<\/strong><\/h3>\n<p>\u0130\u015fbirli\u011fi olmadan, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli \u00fcretim ortamlar\u0131nda makine \u00f6\u011frenimi modellerinin da\u011f\u0131t\u0131m\u0131n\u0131 basitle\u015ftirmeyi ve otomatikle\u015ftirmeyi unutabilirsiniz. MLOps bu sorunu, herkesi ayn\u0131 sayfada tutan dinamik boru hatlar\u0131 ve uyarlanabilir \u00e7er\u00e7eveler olu\u015fturarak \u00e7\u00f6zer, s\u00fcrt\u00fcnmeyi azalt\u0131r ve darbo\u011fazlar\u0131 a\u00e7ar.<\/p>\n<h3 id=\"2-bitmemis-projeler\"><strong>2. Bitmemi\u015f Projeler<\/strong><\/h3>\n<p>VentureBeat&#8217;e g\u00f6re, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin %87&#8217;si hi\u00e7bir zaman \u00fcretime ge\u00e7emiyor. Ba\u015fka bir deyi\u015fle, her 10 veri bilimciden yaln\u0131zca 1&#8217;inin i\u015f g\u00fcn\u00fc \u015firket i\u00e7in de\u011ferli bir \u015fey \u00fcretmekle sonu\u00e7lan\u0131yor. Bu \u00fcz\u00fcc\u00fc istatistik, kaybedilen geliri, bo\u015fa harcanan zaman\u0131 ve her yerdeki veri bilimcilerde giderek artan bir hayal k\u0131r\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ve yorgunluk hissini temsil eder. MLOps bu sorunu, bir proje ba\u015flamadan \u00f6nce t\u00fcm kilit payda\u015flar\u0131n projeye kat\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak \u00e7\u00f6zer. MLOps daha sonra s\u00fcrecin her ad\u0131m\u0131n\u0131 destekler ve optimize eder, b\u00f6ylece her modelin gecikme olmadan (ve hi\u00e7 bitmeyen e-posta zincirleri olmadan) \u00fcretime do\u011fru yol almas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h3 id=\"3-kayip-ogrenimler\"><strong>3. Kay\u0131p \u00d6\u011frenimler<\/strong><\/h3>\n<p>Makine \u00f6\u011frenimi modellerinin olu\u015fturulmas\u0131 ve sunulmas\u0131, her ekibin s\u00fcrecin farkl\u0131 bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc y\u00fcr\u00fctt\u00fc\u011f\u00fc birden fazla farkl\u0131 ekipten girdi ve uzmanl\u0131k gerektirir. \u0130lgili herkes aras\u0131nda ileti\u015fim ve i\u015fbirli\u011fi olmazsa, \u00f6nemli bilgiler ve kritik i\u00e7g\u00f6r\u00fcler her bir silo i\u00e7inde s\u0131k\u0131\u015f\u0131p kal\u0131r. MLOps, farkl\u0131 ekipleri test ve optimizasyon i\u00e7in tek bir merkezde bir araya getirerek bu sorunu \u00e7\u00f6zer. MLOps&#8217;un en iyi uygulamalar\u0131, modeli iyile\u015ftirmek ve h\u0131zla yeniden da\u011f\u0131tmak i\u00e7in kullan\u0131labilecek \u00f6\u011frenimleri payla\u015fmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"4-yedeklilik\"><strong>4. Yedeklilik<\/strong><\/h3>\n<p>Uzun geli\u015ftirme ve da\u011f\u0131t\u0131m d\u00f6ng\u00fcleri, \u00e7ok s\u0131k olarak, de\u011fi\u015fen i\u015f hedeflerinin modelleri daha tam olarak geli\u015ftirilmeden gereksiz hale getirdi\u011fi anlam\u0131na gelir ya da de\u011fi\u015fen i\u015f hedefleri, makine \u00f6\u011frenimi sisteminin da\u011f\u0131t\u0131mdan hemen sonra yeniden e\u011fitilmesi gerekti\u011fi anlam\u0131na gelir. MLOps, t\u00fcm s\u00fcre\u00e7 boyunca en iyi uygulamalar\u0131 uygulayarak bu sorunlar\u0131 \u00e7\u00f6zer ve ML&#8217;nin her a\u015famada daha h\u0131zl\u0131 \u00fcretilmesini sa\u011flar. MLOps&#8217;un en iyi uygulamalar\u0131 ayn\u0131 zamanda ayarlamalar i\u00e7in de alan yarat\u0131r, b\u00f6ylece modelleriniz de\u011fi\u015fen i\u015f ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za uyum sa\u011flayabilir.<\/p>\n<h3 id=\"5-yetenegin-kotuye-kullanimi\"><strong>5. Yetene\u011fin K\u00f6t\u00fcye Kullan\u0131m\u0131<\/strong><\/h3>\n<p>Veri bilimciler yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisleri de\u011fildir ve bunun tersi de ge\u00e7erlidir. Farkl\u0131 odaklara, farkl\u0131 beceri setlerine ve \u00e7ok farkl\u0131 \u00f6nceliklere sahiptirler. Birinden di\u011ferinin g\u00f6revlerini yerine getirmesini beklemek ba\u015far\u0131s\u0131zl\u0131k i\u00e7in bir re\u00e7etedir. Ne yaz\u0131k ki bir\u00e7ok kurulu\u015f, makine \u00f6\u011frenimi modellerini \u00fcretime alma s\u00fcrecini k\u0131saltmaya veya h\u0131zland\u0131rmaya \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken bu hatay\u0131 yapar. MLOps, her iki disiplini de kendi yeteneklerini m\u00fcmk\u00fcn olan en iyi \u015fekilde kullanmalar\u0131n\u0131 sa\u011flayacak \u015fekilde bir araya getirerek bu sorunu \u00e7\u00f6zer ve uzun vadeli ba\u015far\u0131 i\u00e7in zemin haz\u0131rlar.<\/p>\n<h3 id=\"6-uyumsuzluk\"><strong>6. Uyumsuzluk<\/strong><\/h3>\n<p>B\u00fcy\u00fck veri \u00e7a\u011f\u0131na yo\u011fun, s\u00fcrekli de\u011fi\u015fen d\u00fczenleme ve uyumluluk sistemleri \u00e7a\u011f\u0131 da e\u015flik eder. Bir\u00e7ok i\u015fletme, gelecekteki yinelemeler ve eklemeler i\u00e7in uyarlanabilir kalmak bir yana, veri uyumluluk standartlar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131lamakta da zorlanmaktad\u0131r. MLOps, y\u00f6neti\u015fim i\u00e7in kapsaml\u0131 bir plan uygulayarak bu sorunu \u00e7\u00f6zer. Bu, ister yeni ister g\u00fcncellenmi\u015f olsun, her modelin orijinal standartlarla uyumlu olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. MLOps ayr\u0131ca izleme ara\u00e7lar\u0131 sunarak t\u00fcm veri programlar\u0131n\u0131n denetlenebilir ve a\u00e7\u0131klanabilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<h2 id=\"mlops-ve-devops-arasindaki-fark\"><strong>MLOps ve DevOps Aras\u0131ndaki Fark<\/strong><\/h2>\n<p>MLOps ve DevOps, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve da\u011f\u0131t\u0131m\u0131n\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131, verimlili\u011fini ve kalitesini art\u0131rmay\u0131 ama\u00e7layan bir dizi uygulamad\u0131r. Bununla birlikte, iki yakla\u015f\u0131m aras\u0131nda baz\u0131 temel farkl\u0131l\u0131klar vard\u0131r:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Odaklanma: <\/strong>DevOps yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve da\u011f\u0131t\u0131ma odaklan\u0131rken MLOps t\u00fcm ML ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcne odaklan\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Otomasyon:<\/strong> DevOps yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve da\u011f\u0131t\u0131m s\u00fcrecini otomatikle\u015ftirirken MLOps t\u00fcm ML ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc otomatikle\u015ftirir.<\/li>\n<li><strong>\u0130zleme:<\/strong> DevOps \u00fcretimdeki yaz\u0131l\u0131m uygulamas\u0131n\u0131 izlemeye odaklan\u0131rken MLOps \u00fcretimdeki ML modelini izlemeye odaklan\u0131r.<\/li>\n<li><strong>Roller ve Sorumluluklar:<\/strong> DevOps ekipleri genellikle yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiricileri, sistem m\u00fchendisleri ve kalite g\u00fcvence m\u00fchendislerinden olu\u015fur. MLOps ekipleri genellikle veri bilimcileri, makine \u00f6\u011frenimi m\u00fchendisleri ve DevOps m\u00fchendislerinden olu\u015fur.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Bir i\u015fletme i\u00e7in en iyi yakla\u015f\u0131m, i\u015fletmenin \u00f6zel ihtiya\u00e7lar\u0131na ve hedeflerine ba\u011fl\u0131 olacakt\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir i\u015fletme yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve da\u011f\u0131t\u0131m\u0131n\u0131n h\u0131z\u0131n\u0131, verimlili\u011fini ve kalitesini art\u0131rmak istiyorsa DevOps iyi bir se\u00e7enek olabilir. \u00d6te yandan, bir i\u015fletme ML ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn h\u0131z\u0131n\u0131, verimlili\u011fini ve kalitesini art\u0131rmak istiyorsa, MLOps daha iyi bir se\u00e7enek olabilir.<\/p>\n<p>Baz\u0131 durumlarda i\u015fletmeler hem DevOps hem de MLOps uygulamay\u0131 tercih edebilir. Bu, yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftirme ve makine \u00f6\u011freniminin h\u0131z\u0131n\u0131, verimlili\u011fini ve kalitesini art\u0131rmaya ihtiya\u00e7 duyan kurulu\u015flar i\u00e7in iyi bir se\u00e7enek olabilir.<\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bulutistan hizmetlerinin detaylar\u0131na ula\u015fmak i\u00e7in <\/span><a href=\"https:\/\/bulutistan.com\/cloud\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">t\u0131klay\u0131n\u0131z<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<h2 id=\"mlopsun-uygulanmasi\"><strong>MLOps&#8217;un Uygulanmas\u0131<\/strong><\/h2>\n<p>MLOps, model geli\u015ftirmeden \u00fcretimde da\u011f\u0131t\u0131m ve izlemeye kadar t\u00fcm ML ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc otomatikle\u015ftirmek i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimi ve DevOps&#8217;u birle\u015ftiren bir dizi uygulamad\u0131r.<\/p>\n<p>MLOps&#8217;un nas\u0131l uygulanaca\u011f\u0131na ili\u015fkin ad\u0131mlar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131da bulabilirsiniz:<\/p>\n<h3 id=\"1-net-bir-yonetisim-cercevesi-olusturun\"><strong>1. Net Bir Y\u00f6neti\u015fim \u00c7er\u00e7evesi Olu\u015fturun<\/strong><\/h3>\n<p>MLOps giri\u015fimlerinin ba\u015far\u0131l\u0131 olmas\u0131n\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in net bir y\u00f6neti\u015fim \u00e7er\u00e7evesi \u015fartt\u0131r. Bu \u00e7er\u00e7eve, t\u00fcm payda\u015flar\u0131n rol ve sorumluluklar\u0131n\u0131n yan\u0131 s\u0131ra ML ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc y\u00f6netmeye y\u00f6nelik s\u00fcre\u00e7 ve prosed\u00fcrleri de tan\u0131mlamal\u0131d\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"2-rolleri-ve-sorumluluklari-tanimlayin\"><strong>2. Rolleri ve Sorumluluklar\u0131 Tan\u0131mlay\u0131n<\/strong><\/h3>\n<p>MLOps s\u00fcrecindeki t\u00fcm payda\u015flar\u0131n rol ve sorumluluklar\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131k\u00e7a tan\u0131mlamak \u00f6nemlidir. Bu, herkesin nelerden sorumlu oldu\u011funu bilmesini ve m\u00fckerrer \u00e7aba sarf edilmemesini sa\u011flamaya yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n<h3 id=\"3-ortak-bir-arac-ve-teknoloji-seti-kullanin\"><strong>3. Ortak Bir Ara\u00e7 ve Teknoloji Seti Kullan\u0131n\u00a0<\/strong><\/h3>\n<p>Ortak bir dizi ara\u00e7 ve teknolojinin kullan\u0131lmas\u0131 MLOps giri\u015fimlerinin verimlili\u011fini ve etkinli\u011fini art\u0131rmaya yard\u0131mc\u0131 olabilir. Bunun nedeni, veri payla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 ve projeler \u00fczerinde i\u015fbirli\u011fi yapmay\u0131 kolayla\u015ft\u0131rabilmesidir.<\/p>\n<h3 id=\"4-ml-yasam-dongusunun-mumkun-oldugunca-buyuk-bir-kismini-otomatiklestirin\"><strong>4. ML Ya\u015fam D\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn M\u00fcmk\u00fcn Oldu\u011funca B\u00fcy\u00fck Bir K\u0131sm\u0131n\u0131 Otomatikle\u015ftirin<\/strong><\/h3>\n<p>Makine \u00f6\u011frenimi ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131n\u0131n otomatikle\u015ftirilmesi hata riskini azaltabilir ve s\u00fcrecin verimlili\u011fini art\u0131rabilir. Bu, s\u00fcrekli entegrasyon ve s\u00fcrekli teslimat (CI\/CD) boru hatlar\u0131 gibi \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar ve teknolojiler kullan\u0131larak yap\u0131labilir.<\/p>\n<h3 id=\"5-uretimde-ml-modellerini-izleme\"><strong>5. \u00dcretimde ML Modellerini \u0130zleme<\/strong><\/h3>\n<p>ML modellerinin \u00fcretimde izlenmesi, beklendi\u011fi gibi performans g\u00f6stermelerini sa\u011flamak i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir. Bu, metrikler, g\u00fcnl\u00fck kayd\u0131 ve uyar\u0131lar gibi \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar ve teknikler kullan\u0131larak yap\u0131labilir.<\/p>\n<p>Bu ad\u0131mlar\u0131 izleyerek i\u015fletmeler MLOps&#8217;u etkili bir \u015fekilde uygulayabilir ve istenen i\u015f sonu\u00e7lar\u0131na ula\u015fabilir.<\/p>\n<p>\u00d6zetle MLOps, makine \u00f6\u011frenimi (ML) \u00e7\u00f6z\u00fcmlerinin geli\u015ftirilmesi, da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 ve izlenmesine y\u00f6nelik sistematik bir s\u00fcre\u00e7tir. \u00c7e\u015fitli sekt\u00f6rlere ve kullan\u0131m durumlar\u0131na uygulanan bir m\u00fchendislik disiplinidir.<\/p>\n<p>MLOps, i\u015f de\u011feri katmak i\u00e7in veri toplama ve eyleme ge\u00e7irilebilir i\u00e7g\u00f6r\u00fcler elde etme aras\u0131nda bir merdiven g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr; g\u00fc\u00e7l\u00fc bir MLOps stratejisi, \u00f6l\u00e7eklenebilir ve tekrarlanabilir makine \u00f6\u011frenimi modellerini d\u00fczene sokmak i\u00e7in en iyi veri bilimi uygulamalar\u0131n\u0131 ve operasyonlar\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131r\u0131r ve kurulu\u015flara yeni veri odakl\u0131 \u00e7a\u011fa girme ve ger\u00e7ek hayatta makine \u00f6\u011frenimi ve yapay zeka faydalar\u0131 elde etme yetkisi verir. Veri bilimi ve DevOps&#8217;un sa\u011flam entegrasyonu, y\u00f6neticilerin ve bireylerin daha \u00e7evik ve \u00fcretken olmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Makine \u00f6\u011frenimi operasyonlar\u0131 veya MLOps, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin olu\u015fturulmas\u0131, da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclmesi s\u00fcrecine verilen add\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimini \u00fcr\u00fcnle\u015ftirmek&hellip;\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4133,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_appearance_grid":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0},"categories":[3],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v20.9 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>MLOps Nedir? Geni\u015f Kapsaml\u0131 Rehber - Bulutistan Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"MLOps Nedir? Geni\u015f Kapsaml\u0131 Rehber - Bulutistan Blog\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Makine \u00f6\u011frenimi operasyonlar\u0131 veya MLOps, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin olu\u015fturulmas\u0131, da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclmesi s\u00fcrecine verilen add\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimini \u00fcr\u00fcnle\u015ftirmek&hellip;\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Bulutistan Blog\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2024-01-11T09:05:59+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-01-20T10:20:31+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Depositphotos_640661060_S.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1000\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"553\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Bulutistan\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Bulutistan\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/\",\"url\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/\",\"name\":\"MLOps Nedir? Geni\u015f Kapsaml\u0131 Rehber - Bulutistan Blog\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-01-11T09:05:59+00:00\",\"dateModified\":\"2024-01-20T10:20:31+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/\"]}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/\",\"name\":\"Bulutistan Blog\",\"description\":\"Teknolojide Yol Arkada\u015f\u0131n\u0131z\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e\",\"name\":\"Bulutistan\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Bulutistan\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/bulutistan.com\/blog\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"MLOps Nedir? Geni\u015f Kapsaml\u0131 Rehber - Bulutistan Blog","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"MLOps Nedir? Geni\u015f Kapsaml\u0131 Rehber - Bulutistan Blog","og_description":"Makine \u00f6\u011frenimi operasyonlar\u0131 veya MLOps, makine \u00f6\u011frenimi modellerinin olu\u015fturulmas\u0131, da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclmesi s\u00fcrecine verilen add\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimini \u00fcr\u00fcnle\u015ftirmek&hellip;","og_url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/","og_site_name":"Bulutistan Blog","article_published_time":"2024-01-11T09:05:59+00:00","article_modified_time":"2024-01-20T10:20:31+00:00","og_image":[{"width":1000,"height":553,"url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/Depositphotos_640661060_S.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Bulutistan","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Bulutistan","Tahmini okuma s\u00fcresi":"11 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/","url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/","name":"MLOps Nedir? Geni\u015f Kapsaml\u0131 Rehber - Bulutistan Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2024-01-11T09:05:59+00:00","dateModified":"2024-01-20T10:20:31+00:00","author":{"@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/bulutistan.com\/blog\/mlops-nedir-genis-kapsamli-rehber\/"]}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/","name":"Bulutistan Blog","description":"Teknolojide Yol Arkada\u015f\u0131n\u0131z","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"tr"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/06a4312aff9f5a9fc23e25fe7a27076e","name":"Bulutistan","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/0b09f693645c754f52af6ce46e1749e1?s=96&d=mm&r=g","caption":"Bulutistan"},"sameAs":["https:\/\/bulutistan.com\/blog"]}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4132"}],"collection":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4132"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4132\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4162,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4132\/revisions\/4162"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4133"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4132"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4132"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/bulutistan.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4132"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}