Ekrem Sarı
Ekrem ist KI-Forscher bei AIMultiple und konzentriert sich auf intelligente Automatisierung, GPUs, KI-Agenten und LLMOps für RAG-Frameworks.
Berufserfahrung
Während seiner Tätigkeit als Assessor bei Yandex bewertete er Suchergebnisse mithilfe firmeneigener Frameworks und automatisierter Protokolle. Er implementierte Qualitätssicherungstests durch Datenannotation, Relevanzbewertung und Nutzerintention-Mapping für monatlich über 10.000 Suchanfragen und führte gleichzeitig technische Bewertungen durch, darunter Leistungsüberwachung und Spam-Erkennung mithilfe von ML-Feedbackschleifen.Forschungsinteresse
Bei AIMultiple konzentriert sich seine Forschung auf den MLOps-Lebenszyklus sowie die Leistungsfähigkeit und das Benchmarking von End-to-End-KI-Systemen. Er wirkt an einer Vielzahl von Projekten mit, darunter die Optimierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG), umfassende Benchmarking-Studien für große Sprachmodelle (LLM) und die Entwicklung agentenbasierter KI-Frameworks. Ekrem ist spezialisiert auf die Entwicklung datengetriebener Methoden zur Messung und Verbesserung der Leistungsfähigkeit von KI-Technologien anhand kritischer Kennzahlen wie Genauigkeit, Effizienz, API-Kosten und Skalierbarkeit. Seine Analysen umfassen den gesamten Technologie-Stack, von grundlegenden Komponenten wie Einbettungsmodellen und Vektordatenbanken bis hin zur leistungsstarken GPU- und Cloud-Infrastruktur, die für den Einsatz von KI-Agenten erforderlich ist.Ausbildung
Ekrem hat einen Bachelor-Abschluss der Hacettepe Üniversitesi und einen Master-Abschluss der Başkent Üniversitesi.Neueste Artikel von Ekrem
LLM Quantisierung: BF16 vs FP8 vs INT4
We benchmarked Qwen3-32B at 4 precision levels (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) on a single NVIDIA H100 80GB GPU. Each configuration was evaluated on 2 benchmarks (~12.2K questions) covering knowledge and code generation, plus 2,000+ inference runs to measure throughput. Int4 is 2.
GPU Parallelitäts-Benchmark: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
I have spent the last 20 years focusing on system-level computational performance optimization. We benchmarked the latest NVIDIA GPUs, including the NVIDIA’s H100, H200, and B200, and AMD’s MI300X, for concurrency scaling analysis. Using the vLLM framework with the gpt-oss-20b model, we tested how these GPUs handle concurrent requests, from 1 to 512.
Mehr-GPU-Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
For over two decades, optimizing compute performance has been a cornerstone of my work. We benchmarked NVIDIA’s B200, H200, H100, and AMD’s MI300X to assess how well they scale for Large Language Model (LLM) inference. Using the vLLM framework with the meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct model, we ran tests on 1, 2, 4, and 8 GPUs.
Graph RAG vs Vektor RAG Benchmark
Vector RAG retrieves documents by semantic similarity. Graph RAG adds a knowledge graph on top of it, extracts entities and relationships from your documents, stores them in a graph database, and uses graph traversal alongside vector search at query time.
RAG Observability-Tools-Benchmark
We benchmarked four RAG observability platforms on a 7-node LangGraph pipeline across three practical dimensions: latency overhead, integration effort, and platform trade-offs. Latency overhead metrics Metrics explained: Mean is the average latency across 150 measured graph.invoke() calls. LLM-judge evaluations run after the timer stops. Median is the 50th percentile latency.
RAG Evaluierungstools: Weights & Biases vs Ragas vs DeepEval
When a RAG pipeline retrieves the wrong context, the LLM confidently generates the wrong answer. Context relevance scorers are the primary defense. We benchmarked five tools across 1,460 questions and 14,600+ scored contexts under identical conditions: same judge model (GPT-4o), default configurations, and no custom prompts.
Die besten RAG-Tools, Frameworks und Bibliotheken
RAG (Retrieval-Augmented Generation) verbessert die Ergebnisse von LLM-Systemen durch die Einbindung externer Datenquellen. Wir haben verschiedene Einbettungsmodelle verglichen und separat unterschiedliche Chunk-Größen getestet, um die optimalen Kombinationen für RAG-Systeme zu ermitteln. Entdecken Sie führende RAG-Frameworks und -Tools, erfahren Sie, was RAG ist, wie es funktioniert, welche Vorteile es bietet und welche Rolle es in der heutigen LLM-Landschaft spielt.
Remote-Browser: Webinfrastruktur für KI-Agenten im Vergleich
AI agents rely on remote browsers to automate web tasks without being blocked by anti-scraping measures. The performance of this browser infrastructure is critical to an agent’s success. We benchmarked 8 providers on success rate, speed, and features.
RAG Frameworks: LangChain vs LangGraph vs LlamaIndex
We benchmarked 5 RAG frameworks: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Haystack, and DSPy, by building the same agentic RAG workflow with standardized components: identical models (GPT-4.1-mini), embeddings (BGE-small), retriever (Qdrant), and tools (Tavily web search). This isolates each framework’s true overhead and token efficiency.
Die besten Serverless-Funktionen: Vercel vs Azure vs AWS
Serverless functions enable developers to run code without having to manage a server. This allows them to focus on writing and deploying applications while infrastructure scaling and maintenance are handled automatically in the background. In this benchmark, we evaluated 7 popular cloud service providers following our methodology to test their serverless function performance.
AIMultiple Newsletter
1 kostenlose E-Mail pro Woche mit den neuesten B2B-Technachrichten und Experten Einblicken.