Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps), model dağıtımından bakıma kadar eğitim ve dağıtım pipeline'ları arasındaki geçişleri otomatikleştirmek için makine öğrenimine DevOps ilkelerini getirir
ML yaşam döngüsünün farklı bileşenleri için 45'ten fazla MLOps aracını keşfedin, örneğin:
- Veri yönetimi çözümleri
- Operasyonelleştirme çözümleri
- Modelleme çözümleri
- Uçtan uca MLOps platformları.
MLOps çözüm sağlayıcılarının türleri nelerdir?
Açık kaynak MLOps
Farklı sektörlerden organizasyonların %63'ü ve teknoloji sektöründeki organizasyonların %72'si açık kaynaklı AI araçlarını kullandıklarını bildirdi.1 Ankete katılanların dörtte üçünden fazlası (%76), önümüzdeki yıl açık kaynaklı AI kullanımını artırmayı beklediklerini söyledi.2 Sadece GitHub'da, 200 milyon projeye katkıda bulunan 180 milyon geliştirici ve 3 milyon organizasyon bulunmaktadır.3
Dolayısıyla, AI ve ML manzarasında gelişmiş açık kaynaklı araç kitlerinin olması şaşırtıcı değildir. Açık kaynaklı araçlar, uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi sağlamak yerine, MLOps içindeki belirli görevlere odaklanır. Bu araçlar ve platformlar genellikle Python ve R'de bir geliştirme ortamı gerektirir.
MLOps sunan startuplar
Açık kaynaklı araçlar gibi, MLOps manzarasındaki çoğu startup da MLOps içindeki belirli görevler için araçlar sağlar. Açık kaynaktan farklı olarak, startuplar genellikle teknik olmayan kullanıcıları hedefleyen araçlar sunar.
MLOps sunan Teknoloji Devleri
Teknoloji devleri tarafından geliştirilen ve MLOps uygulamalarındaki belirli kullanım durumlarını ele alan açık kaynaklı araçlar bulunmaktadır. Ancak, uçtan uca MLOps çözümlerinin (veya MLOps platformlarının) manzarası, Google, Microsoft veya Alibaba gibi teknoloji devleri tarafından domine edilmektedir.
Karşılaştırmalı analiz: Temel MLOps platform özellikleri
MLOps araçlarının farklı türleri nelerdir?
MLOps araçları genellikle üç kategoriye ayrılır:
- Veri yönetimi
- Modelleme
- Operasyonelleştirme
Ayrıca, uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi sağlayan "MLOps platformları" olarak kabul edilebilecek araçlar da bulunmaktadır.
Sırayla ana alanlar içindeki bireysel görevler için araçları ve MLOps platformlarını keşfedeceğiz.
Büyük veri yönetimi çözümleri
En iyi veri etiketleme araçları
Veri etiketleme araçları (ayrıca veri işaretleme, etiketleme veya sınıflandırma araçları olarak da adlandırılır), metinler, görseller veya ses gibi büyük veri hacimlerini etiketlemek için kullanılır. Etiketlenmiş veriler daha sonra yeni, etiketlenmemiş veriler hakkında tahminler yapmak amacıyla denetimli makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılır. Veri etiketleme araçlarına bazı örnekler şunlardır:
Daha fazlası için, veri etiketleme sağlayıcısı seçme konusundaki makalemize göz atın. Ayrıca, veri işaretleme hizmetleri listemizi kontrol etmeyi unutmayın.
En iyi veri sürümleme
Veri sürümleme (ayrıca veri sürüm kontrolü olarak da adlandırılır) araçları, veri setlerinin farklı sürümlerini yönetmeyi ve bunlara erişilebilir ve iyi organize edilmiş bir şekilde saklamayı sağlar. Bu, veri bilimi ekiplerinin veri değişikliklerinin model performansını nasıl etkilediğini belirleme ve veri setlerinin nasıl geliştiğini anlama gibi içgörüler kazanmasını sağlar.
Bazı popüler veri sürümleme araçları şunlardır:
Modelleme çözümleri
En iyi özellik mühendisliği araçları
Özellik mühendisliği araçları, makine öğrenimi modelleri için daha iyi eğitim verisi oluşturmak amacıyla ham veri setlerinden yararlı özellikleri çıkarma sürecini otomatikleştirir. Bu araçlar, yaygın uygulamalar ve genel sorunlar için özellik mühendisliği sürecini hızlandırabilir. Ancak, alan bilgisini kullanarak makine tarafından oluşturulan özellik mühendisliği sonuçlarını iyileştirmek gerekebilir. Bazı özellik mühendisliği araçları şunlardır:
En iyi deney izleme araçları
Makine öğrenimi projeleri geliştirmek, farklı modeller, model parametreleri veya eğitim verileri ile birden fazla deney çalıştırmayı içerir. Deney izleme araçları, model eğitimi sırasında farklı deneyler hakkında tüm gerekli bilgileri kaydeder. Bu, deney bileşenlerinin ve sonuçlarının sürümlerini izlemeyi ve farklı deneyler arasında karşılaştırma yapmayı sağlar. Deney izleme araçlarına bazı örnekler şunlardır:
En iyi hiperparametre optimizasyon araçları
Hiperparametreler, model geliştiricilerin farklı sonuçlar elde etmek için ayarlayabildiği, sinir ağı boyutu veya düzenlileştirme türleri gibi makine öğrenimi modellerinin parametreleridir. Hiperparametre ayarlaması veya optimizasyonu araçları, makine öğrenimi modelleri için optimum performans sağlayan hiperparametreleri arama ve seçme sürecini otomatikleştirir. Popüler hiperparametre ayarlama araçları şunlardır:
En iyi model sürümleme araçları
Model sürümleme araçları, veri bilimcilerin ML modellerinin farklı sürümlerini yönetmelerine yardımcı olur. Model yapılandırması, köken verisi, hiperparametreler, doğrulama kayıp skorları ve diğer meta veriler gibi bilgiler, kolayca erişilebilir bir model kayıt defterinde saklanır. Bu meta veri deposu, veri bilimcilerin belirli bir modeli oluşturmak için kullandıkları yapılandırmayı hızlıca belirlemelerine ve yanlış veya güncel olmayan bir modeli yanlışlıkla kullanmamalarını sağlamalarına yardımcı olur.
Model sürümleme sistemleri ayrıca eğitim sırasında model çıktılarını yakalamak için mekanizmalara sahiptir ve her yineleme için belirli bir modelin ne kadar iyi performans gösterdiğinin bir anlık görüntüsünü sağlar. Sürümleme, yayınlanan sonuçların gelecekteki yinelemelerde veya araştırmalarda doğrulanabilmesini sağlayarak tekrarlanabilirliği teşvik etmeye yardımcı olur.
Model sürümlemeyi sağlayan bazı araçlar şunlardır:
Tercih edilen kaynak olarak ekleOperasyonelleştirme çözümleri
En iyi model dağıtım / sunma araçları
Makine öğrenimi model dağıtımı araçları, tahminler yapmak için ML modellerini üretim ortamına entegre etmeyi kolaylaştırır. Bu kategorideki bazı araçlar şunlardır:
En iyi model izleme
Makine öğrenimi model izleme, giriş verisindeki değişiklikler nedeniyle model performansının azalabileceğinden, ML projelerinin başarısı için çok önemlidir. İzleme araçları, gerçek zamanlı olarak veri ve model kaymalarını veya diğer anormallikleri tespit eder ve performans metriklerine göre uyarılar tetikler. Bu, veri bilimcilerin ve ML mühendislerinin etkinliğini korumak için model yeniden eğitimi gibi önlemler almalarına olanak tanır.
Model izleme araçları şunlardır:
Kısa listeye alınan uçtan uca MLOps platformları
Yukarıda belirtildiği gibi, makine öğrenimi yaşam döngüsünü uçtan uca kapsayan araçlar da bulunmaktadır. Bu platformlar genellikle startuplar veya teknoloji devleri tarafından sağlanır ancak açık kaynaklı platformlar da mevcuttur. Popüler MLOps platformları şunlardır:
ML ihtiyaçlarınız için en uygun olanı bulmak için, veri destekli seçkimizde öne çıkan MLOps platformlarını keşfedin.
MLOps ile ilgili diğer kategoriler
MLOps yardımcı araçları
Bu araçlar, MLOps ve LLMOps geliştiricilerinin MLOps ve LLMOps dağıtımının belirli yönlerinde yardımcı olmak için kullanılır. Bu araçlar şunları içerir:
- Özellik depoları: Özellik depoları, ML özelliklerini saklamak, yönetmek ve sunmak için merkezi bir merkez olarak hizmet verir. Hem model eğitimi hem de sunma için destek sağlayan özellik değerlerinin keşfedilmesini ve paylaşılmasını kolaylaştırırlar. Anahtar özellikler arasında özellik mühendisliği pipeline'ları oluşturma, verimli özellik sunma, ölçeklenebilirlik, sürümleme, doğrulama, meta veri yönetimi ve tekrarlanabilirlik için ML iş akışlarıyla entegrasyon bulunur.
- Entegrasyon framework'leri: Bu framework'ler, belge analizcileri, kod analizcileri, chatbot'lar vb. gibi LLM uygulamaları geliştirmeye yardımcı olur.
- Vektör veritabanları (VD): Vektör veritabanları, semptomları, laboratuvar sonuçlarını ve davranış kalıplarını birleştiren hasta kayıtları gibi karmaşık, çok boyutlu verileri saklar. VD'ler, içerik tarafından etiketler veya etiketler yerine yapılandırılmamış verileri (görseller, video, metin ve ses gibi) arayabilir ve geri alabilir. VD'ler, MLOps ve LLMOps'ta model sürümleme ve yönetimine yardımcı olabilir.
LLM Operasyonları (LLMOps)
Büyük Dil Modelleri Operasyonları, Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) verimli geliştirilmesi ve dağıtımı için uyarlanmış makine öğrenimi operasyonlarının (MLOps) özel bir alt kümesidir.
LLMOps, model kalitesinin yüksek kalmasını ve veri bilimi projeleri boyunca veri kalitesinin korunmasını sağlar; altyapı ve araçlar sağlar.
LLMOps, fine-tuning ve değerlendirmeden dağıtım ve izlemeye kadar LLM'leri yönetmek için platformları ve yardımcı programları kapsar. Veri odaklı pazar rehberimizi kontrol ederek diğer LLMOps araçlarını daha fazla keşfedin.
AI yönetişimi
AI yönetişimi, AI teknolojilerinin nasıl geliştirildiğini, dağıtıldığını ve düzenlendiğini şekillendiren çerçeveleri ve politikaları belirler. Temel amaç, önyargı ve istenmeyen sonuçlar gibi riskleri azaltırken etik AI uygulamalarını ve toplumsal faydayı teşvik etmektir.
AI yönetişimi, ML projelerinin önemli bir yönüdür; bu nedenle uçtan uca MLOPs platformları AI yönetişimi yetenekleri sunar. Kapsamlı pazar rehberimizi okuyarak diğer AI yönetişimi araçlarını keşfedin.
SSS'ler
MLOps, ML geliştirme, dağıtım ve izlemeyi daha verimli ve güvenilir hale getirmek için tekrarlanabilir uygulamaları uygular.
MLOps araçları ve sağlayıcıları veya genel olarak yapay zeka hakkında hala sorularınız varsa, yardımcı olmak isteriz:
Doğru Sağlayıcıları Bulun
İşiniz için doğru sağlayıcıyı seçmede ücretsiz desteğimizi alınBu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{45+ MLOps Aracını Karşılaştırın}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mlops-tools}},
note = {AIMultiple. Retrieved Haziran 18, 2026}
}Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.