'te 45+ MLOps Aracını Karşılaştırın
Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps), model dağıtımından bakıma kadar makine öğrenimine DevOps ilkelerini getirir ve eğitim ile dağıtım pipeline'ları arasındaki geçişleri otomatikleştirir.
Aşağıdakiler gibi ML yaşam döngüsünün farklı bileşenleri için 45+ MLOps aracını keşfedin:
- Veri yönetimi çözümleri
- Operasyonelleştirme çözümleri
- Modelleme çözümleri
- Uçtan uca MLOps platformları.
MLOps çözüm sağlayıcılarının türleri nelerdir?
Açık kaynak MLOps
%63 farklı sektörlerden ve teknoloji sektöründeki %72 kuruluş açık kaynak yapay zeka araçları kullandığını bildirirken, katılımcıların dörtte üçünden fazlası (%76) önümüzdeki yıl açık kaynak yapay zeka kullanımını artırmayı beklediğini söyledi.1 Yalnızca GitHub'da, 180 milyon geliştirici ve 3 milyon kuruluş 200 milyon projeye katkıda bulunmaktadır.2
Dolayısıyla yapay zeka ve ML ortamında gelişmiş açık kaynak araç setlerinin bulunması şaşırtıcı değildir. Açık kaynak araçlar, uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi sağlamak yerine MLOps içindeki belirli görevlere odaklanır. Bu araçlar ve platformlar genellikle Python ve R'da bir geliştirme ortamı gerektirir.
MLOps sunan startup'lar
Açık kaynak araçlar gibi, MLOps ortamındaki çoğu startup, MLOps içindeki belirli görevler için araçlar sağlar. Açık kaynaktan farklı olarak startup'lar, teknik olmayan kullanıcıları hedefleyen araçlar sunma eğilimindedir.
MLOps sunan teknoloji devleri
Teknoloji devleri tarafından geliştirilen ve MLOps uygulamalarındaki belirli kullanım durumlarını ele alan açık kaynak araçlar vardır. Ancak uçtan uca MLOps çözümleri (veya MLOps platformları) ortamına Google, Microsoft veya Alibaba gibi teknoloji devleri hakimdir.
Karşılaştırmalı analiz: Temel MLOps platformu özellikleri
Farklı MLOps araç türleri nelerdir?
MLOps araçları tipik olarak üç kategoriye ayrılır:
- Veri yönetimi
- Modelleme
- Operasyonelleştirme
Ayrıca uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü yönetimi sağlayan “MLOps platformları” olarak değerlendirilebilecek araçlar da vardır.
Sırasıyla ana alanlardaki bireysel görevler için araçları ve MLOps platformlarını inceleyeceğiz.
Başlıca veri yönetimi çözümleri
En iyi veri etiketleme araçları
Veri etiketleme araçları (aynı zamanda veri açıklama, etiketleme veya sınıflandırma araçları olarak da adlandırılır), metinler, görüntüler veya ses gibi büyük hacimli verileri etiketlemek için kullanılır. Etiketlenen veriler daha sonra yeni, etiketlenmemiş veriler hakkında tahminler yapmak amacıyla denetimli makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılır. Veri etiketleme araçlarına bazı örnekler şunlardır:
En iyi veri sürümleme
Veri sürümleme (aynı zamanda veri sürüm kontrolü olarak da adlandırılır) araçları, dataset'lerin farklı sürümlerini yönetmeyi ve bunları erişilebilir ve iyi organize edilmiş bir şekilde saklamayı sağlar. Bu, veri bilimi ekiplerinin veri değişikliklerinin model performansını nasıl etkilediğini belirlemek ve dataset'lerin nasıl geliştiğini anlamak gibi içgörüler elde etmesine olanak tanır.
Bazı popüler veri sürümleme araçları şunlardır:
Modelleme çözümleri
En iyi özellik mühendisliği araçları
Özellik mühendisliği araçları, makine öğrenimi modelleri için daha iyi eğitim verileri oluşturmak amacıyla ham dataset'lerden faydalı özellikler çıkarma sürecini otomatikleştirir. Bu araçlar, yaygın uygulamalar ve genel problemler için özellik mühendisliği sürecini hızlandırabilir. Ancak makine tarafından üretilen özellik mühendisliği sonuçlarını alan bilgisi kullanarak iyileştirmek gerekebilir. Bazı özellik mühendisliği araçları şunlardır:
En iyi deney izleme araçları
Makine öğrenimi projeleri geliştirmek, farklı modeller, model parametreleri veya eğitim verileriyle birden fazla deney çalıştırmayı içerir. Deney izleme araçları, model eğitimi sırasında farklı deneyler hakkında gerekli tüm bilgileri kaydeder. Bu, deney bileşenlerinin sürümlerini ve sonuçları 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 ayarlayabileceği sinir ağı boyutu veya düzenlileştirme türleri gibi makine öğrenimi modellerinin parametreleridir. Hiperparametre ayarlama veya optimizasyon 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 yönetmesine yardımcı olur. Model yapılandırması, köken verileri, hiperparametreler, doğrulama kaybı 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 hızla belirlemelerine yardımcı olarak yanlışlıkla hatalı veya güncel olmayan bir model kullanmamalarını sağlar.
Model sürümleme sistemleri ayrıca eğitim sırasında model çıktılarını yakalamaya yönelik mekanizmalara sahiptir ve belirli bir modelin her yineleme için ne kadar iyi performans gösterdiğine dair bir anlık görüntü sağlar. Sürümleme, tekrarlanabilirliği teşvik ederek yayınlanan sonuçların gelecekteki yinelemelerde veya araştırmalarda doğrulanabilmesini sağlar.
Model sürümlemeyi sağlayan bazı araçlar şunlardır:
Operasyonelleştirme çözümleri
En iyi model dağıtım / sunum araçları
Makine öğrenimi modeli dağıtım araçları, tahminler yapmak üzere ML modellerini üretim ortamına entegre etmeyi kolaylaştırır. Bu kategorideki bazı araçlar şunlardır:
En iyi model izleme
Makine öğrenimi modeli izleme, girdi verilerindeki değişiklikler nedeniyle model performansı düşebileceğinden ML projelerinin başarısı için çok önemlidir. İzleme araçları, veri ve model sapmalarını veya diğer anormallikleri gerçek zamanlı olarak algılar ve performans metriklerine dayalı uyarılar tetikler. Bu, veri bilimcilerin ve ML mühendislerinin etkinliğini korumak için modelin yeniden eğitilmesi gibi aksiyonlar almasına olanak tanır.
Model izleme araçları şunlardır:
Tercih edilen kaynak olarak ekleKısa listeye alınmış uçtan uca MLOps platformları
Yukarıda belirtildiği gibi, makine öğrenimi yaşam döngüsünü uçtan uca kapsayan araçlar da vardır. Bu platformlar genellikle startup'lar veya teknoloji devleri tarafından sağlanır ancak açık kaynak platformlar da vardır. Popüler MLOps platformları şunlardır:
MLOps ile ilgili diğer kategoriler
MLOps asistan araçları
Bu araçlar, MLOps ve LLMOps dağıtımının belirli yönlerinde MLOps ve LLMOps geliştiricilerine yardımcı olmak için kullanılır. Bu araçlar şunları içerir:
- Feature store'lar:Feature store'lar, ML özelliklerini depolamak, yönetmek ve sunmak için merkezi bir merkez görevi görür. Hem model eğitimini hem de sunumu destekleyerek özellik değerlerinin keşfedilmesini ve paylaşılmasını kolaylaştırır. Temel özellikler arasında özellik mühendisliği pipeline'ları oluşturma, verimli özellik sunumu, ölçeklenebilirlik, sürümleme, doğrulama, meta veri yönetimi ve tekrarlanabilirlik için ML iş akışlarıyla entegrasyon bulunur.
- Entegrasyon framework'leri: Bu framework'ler, belge analizörleri, kod analizörleri, chatbot'lar vb. gibi LLM uygulamalarının geliştirilmesine yardımcı olur.
- Vektör veritabanları (VD): Vektör veritabanları; semptomları, laboratuvar sonuçlarını ve davranış kalıplarını birleştiren hasta kayıtları gibi karmaşık, çok boyutlu verileri depolar. VD'ler, görüntü, video, metin ve ses gibi yapılandırılmamış verileri etiketler veya tag'ler yerine içeriğe göre arayabilir ve 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) uzmanlaşmış bir alt kümesidir.
LLMOps, altyapı ve araçlar sağlayarak veri bilimi projeleri boyunca model kalitesinin yüksek kalmasını ve veri kalitesinin korunmasını sağlar.
LLMOps, fine-tuning ve değerlendirmeden dağıtım ve izlemeye kadar LLM'leri yönetmek için platformları ve yardımcı araçları kapsar. Veri odaklı pazar rehberimize göz atarak diğer LLMOps araçları hakkında daha fazlasını keşfedin.
Yapay zeka yönetişimi
Yapay zeka yönetişimi, yapay zeka teknolojilerinin nasıl geliştirildiğini, dağıtıldığını ve düzenlendiğini şekillendiren framework'leri ve politikaları oluşturur. Temel amaç, önyargı ve istenmeyen sonuçlar gibi riskleri azaltırken etik yapay zeka uygulamalarını ve toplumsal faydayı teşvik etmektir.
Yapay zeka yönetişimi, ML projelerinin önemli bir yönüdür; bu nedenle uçtan uca MLOps platformları yapay zeka yönetişimi yetenekleri sunar. Kapsamlı pazar rehberimizi okuyarak diğer yapay zeka yönetişim araçlarını keşfedin.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
title = {{'te 45+ MLOps Aracını Karşılaştırın}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mlops-tools}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Haziran 2026}
}67 veri noktasının sonuçları ve zaman damgaları. Bu makalede kullanılan verileri, 10 CSV dosyası içeren ZIP dosyası olarak indirin.
Referans Linkleri
Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.