En İyi LLMOps Araçları ve MLOPs ile Karşılaştırması

LLMOps platformları, büyük dil modellerinin operasyonel tarafını yönetir: dağıtım, izleme, değerlendirme ve maliyet yönetimi.

Çeşitli kullanım durumları için en uygun olanı belirlemeye yardımcı olmak amacıyla en iyi LLMOps araçlarını, temel özelliklerini, fiyatlandırma modellerini ve birbirlerinden nasıl ayrıldıklarını inceledik.

LLMOps araçları karşılaştırması

Her bir metriğin detaylı açıklaması aşağıda verilmiştir:

• Değerlendirme: Bazı LLMOps araçları, model çıktılarını göreve özel kriterlere göre değerlendirmek için yerleşik yetenekler sunarken, diğerleri daha özelleştirilmiş veya derinlemesine analizler için harici framework'lere dayanır.
• Maliyet takibi: Eğitim ve inference sırasında kullanılan kaynakların detaylı maliyet analizi ve izlenmesi, ya araçlar tarafından doğrudan desteklenir ya da entegrasyonlar aracılığıyla gerçekleştirilir.
• Fine-tuning: Bazı LLMOps araçları büyük dil modellerinin fine-tuning işlemini kendileri gerçekleştirirken, diğerleri fine-tuning sürecini yönetmeye veya orkestre etmeye odaklanır.
• Prompt engineering: Prompt'ların tasarlanması ve optimize edilmesi bazı araçlar tarafından doğrudan yönetilir, ancak çoğu bunu kendisi yapmak yerine destekleyecek altyapıyı sağlar.
• Pipeline Kurulumu: Belirli araçlar, veri hazırlama, eğitim ve değerlendirme dahil olmak üzere uçtan uca LLM iş akışlarını otomatikleştirir. Bu sırada diğerleri, entegrasyonlar aracılığıyla pipeline oluşturulmasını sağlar.
• BLEU / ROUGE: BLEU ve ROUGE, metin kalitesini değerlendirmek için kullanılan yaygın dil değerlendirme metrikleridir; bazı araçlar bunları yerel olarak desteklerken, diğerleri harici kütüphanelere dayanır.
• Veri depolama ve versiyonlama: Eğitim verilerinin güvenli depolanması ve versiyon takibi bazı araçlar tarafından doğrudan yönetilirken, diğerleri üçüncü taraf depolama/versiyonlama çözümleriyle entegre olur.

LLMOps platformları nedir?

LLMOps platformları, şunları sağlayarak LLM'lerin yaşam döngüsünü destekler:

• Fine-tuning
• Versiyonlama
• Dağıtım (Deployment)
• İzleme (Monitoring)
• Prompt ve deney yönetimi

LLMOps platformları yaklaşım bakımından farklılık gösterir:

• No-code/Low-code platformlar: kullanımı kolaydır ancak daha az esnektir.
• Code-first/Mühendislik odaklı platformlar: teknik beceriler gerektirir ancak daha fazla özelleştirme sunar.

LLMOps araçları üç ana kategoriye ayrılabilir:

1. LLMOps'a genişleyen MLOps platformları

Belirli Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) platformları, büyük dil modeli operasyonları (LLMOps) için özelleştirilmiş araç setleri içerir.

MLOps, makine öğreniminin geliştirmeden dağıtıma ve bakıma kadar tüm yaşam döngüsünü orkestre etmeye odaklanan disiplindir. LLM'ler de makine öğrenimi modelleri olduğu için, MLOps sağlayıcıları doğal olarak bu alana genişlemektedir.

Weights & Biases

Weights & Biases (W&B), W&B Weave aracılığıyla LLMOps'a genişleyen bir MLOps platformudur. Başlangıçta geleneksel ML için deney takibi ve model izlemeye odaklanan W&B, bu modeller yapay zeka geliştirmenin merkezine yerleştikçe LLM yeteneklerini eklemiştir.

W&B Weave; otomatik izleme, prompt versiyonlama, yerleşik puanlayıcılara sahip değerlendirme framework'leri ve çoklu ajan (multi agent) iş akışı görselleştirmesi ile LLM gözlemlenebilirliği sağlar. Platform, maliyetleri ve gecikmeyi bireysel ve toplu düzeylerde takip ederek ekiplerin pahalı sorguları ve performans darboğazlarını belirlemesine yardımcı olur. Çoklu ajanlar veya araç çağrıları içeren karmaşık pipeline'lar için W&B Weave, tam yürütme akışını gösteren iç içe geçmiş izleme ağaçları oluşturarak çok adımlı iş akışlarının hata ayıklamasını ve her bir bileşenin optimizasyonunu sağlar.

W&B, ekiplerin LLM'lerin fine-tuning'i (W&B Experiments ve Sweeps), veri ve modellerin versiyonlanması (W&B Artifacts) ve üretim uygulamalarının izlenmesi (W&B Weave) için aynı platformu kullanmalarına olanak tanır.

Şekil 1: Weights & Biases izleme paneli.

MLflow

MLflow, LLM ve ajan yaşam döngüsünü yönetmek için açık kaynaklı bir platformdur. Temel LLMOps yetenekleri şunları içerir:

• İzleme (Tracing): ajan iş akışları boyunca prompt'ları, geri çağırmaları ve araç çağrılarını yakalar
• Değerlendirme: halüsinasyon ve alaka düzeyi için önceden oluşturulmuş metriklerle hakim-olarak-LLM (LLM-as-a-judge) puanlaması
• Prompt yönetimi: versiyonlama, optimizasyon ve soy ağacı (lineage) takibi
• AI Gateway: merkezi model erişimi ve maliyet kontrolü

MLflow, OpenTelemetry ile uyumludur ve büyük LLM sağlayıcıları ve ajan framework'leri ile entegre olur.

Comet

Comet, bir deney takibi ve model gözlemlenebilirliği platformudur. Ayrıca LLM deney takibi, prompt versiyonlama ve LLM değerlendirmesini destekleyerek, LLM uygulamaları geliştiren ve optimize eden ekipler için uygun hale gelir.

Valohai

Valohai, veri işleme, eğitim ve dağıtım için tekrarlanabilir pipeline'ları destekleyen bir MLOps platformudur. Yakın zamanda metadata takibi, artifact versiyonlama ve büyük ölçekli eğitim orkestrasyonu gibi LLMOps dostu yetenekler eklemiştir.

Şekil 2: Valohai bilgi deposu.²

TrueFoundry

TrueFoundry, model dağıtımını, fine-tuning'i ve izlemeyi basitleştiren uçtan uca bir ML/LLM platformudur. GPU optimize altyapı, model kayıt defteri, prompt yönetimi ve kurumsal düzeyde yönetişim sunar.

Zen ML

ZenML, MLOps ve LLMOps için üretime hazır bir pipeline framework'ü sağlar. Kullanıcıların tekrarlanabilir pipeline'lar oluşturmasına, orkestratörleri (Airflow, Kubeflow) bağlamasına ve LLM iş akışlarını (örneğin RAG, fine-tuning ve değerlendirme) entegre etmesine olanak tanır.

2. LLMOps sunan veri, bulut ve altyapı platformları

Veri, bulut ve altyapı platformları, kullanıcıların kendi verilerini kullanarak LLM'ler oluşturmalarına ve fine-tune etmelerine olanak tanıyan LLMOps yeteneklerini giderek daha fazla sunmaktadır.

Örneğin, Databricks, LLM eğitimi, fine-tuning ve model barındırma hizmetleri sunar (MosaicML satın alımının ardından genişletilmiştir).

Bulut liderleri Amazon, Azure ve Google, kullanıcıların farklı sağlayıcılardan modeller dağıtmasına olanak tanıyan LLMOps tekliflerini başlatmışlardır.

3. LLM Odaklı framework'ler ve platformlar

Bu kategori, yalnızca LLM operasyonlarını optimize etmeye ve yönetmeye odaklanan araçları içerir. İşte araçların ve temel LLMOps işlevlerinin dökümü:

DeepLake

Deep Lake, yapay zeka için tasarlanmış, depolama, versiyonlama ve bir vektör veritabanı sunan bir veri gölü sağlar. PyTorch ve TensorFlow ile sorunsuz çalışarak LLM dataset oluşturma, inceleme ve geri çağırma iş akışlarını destekler.

Şekil 3: Görüntü, Deep Lake'in bir MLOps mimarisindeki rolünü göstermektedir³

Deepset AI

Deepset'in Haystack'i, işletmelerin belge depolarını, geri çağıranları ve büyük dil modellerini birleştirerek LLM destekli uygulamalar oluşturmasını sağlayan bir RAG ve arama framework'üdür. Çok modlu RAG pipeline'larını, model değerlendirmesini ve üretim dağıtımını destekler.

Lamini AI

Lamini, hem tam fine-tuning hem de hafif siklet tuning'i destekleyen, özel LLM'ler oluşturmak için bir platform sunar. Alan odaklı LLM'lere ihtiyaç duyan işletmeler için oluşturulmuştur ve kurumsal verileri entegre etmek için API'ler ve SDK'lar sağlar.

Nemo by NVIDIA

NeMo, LLM'ler dahil olmak üzere temel modelleri oluşturmak, eğitmek ve özelleştirmek için bir framework'tür. Denetimli fine-tuning, talimat tuning'i, RAG, model değerlendirmesi ve NVIDIA GPU'leri üzerinde dağıtım için bileşenler sağlar.

Şekil 4: NeMo framework mimarisi.⁴

Snorkel AI

Snorkel AI, eğitim verilerini programatik olarak etiketlemek ve düzenlemek için veri merkezli bir geliştirme platformu sağlar. Artık temel model özelleştirmeye de genişleyerek, kuruluşların LLM'leri yüksek kaliteli, otomatik olarak etiketlenmiş dataset'lerle uyarlamasına olanak tanır.

Titan ML

TitanML, verimli LLM inference işlemine odaklanır. Titan Takeoff Server'ı, ekiplerin LLM'leri optimize edilmiş performans, azaltılmış GPU gereksinimleri ve iyileştirilmiş gecikme ile yerel (on-premise) olarak çalıştırmasına yardımcı olur. Ayrıca kuantizasyon ve sıkıştırma özellikleri sunar.

LLMOps destekleyici teknolojiler

LLM'ler

OpenAI, Anthropic ve Google gibi bazı LLM sağlayıcıları, kısmi LLM yaşam döngüsü özellikleri (örneğin, seçili modellerde fine-tuning, izleme panelleri ve değerlendirme araçları) sunar.

Not: LLM sağlayıcıları fine-tuning ve entegrasyon için araçlar sunar, ancak bunlar tam LLMOps platformları değildir. LLMOps genellikle izleme, yönetişim, soy ağacı, değerlendirme sistemleri ve pipeline yönetimi gibi ek bileşenler gerektirir.

Entegrasyon framework'leri

Bu araçlar, şunların geliştirilmesini kolaylaştırmak için oluşturulmuştur: LLM uygulamaları, örneğin belge ve kod analizörleri, chatbotlar vb.

Vektör veritabanları

Vektör veritabanları, metin, görüntüler veya diğer verilerden üretilen yüksek boyutlu vektör embedding'leri depolar. Tıbbi test sonuçları gibi ham, hassas kayıtları depolamazlar; bunun yerine, anlamsal arama ve geri çağırmayı sağlamak için embedding'leri indekslerler.

Fine-tuning araçları

Fine-tuning araçları, gereken kontrol düzeyi ve teknik uzmanlığa bağlı olarak düşük seviyeli kütüphanelerden no-code platformlara kadar çeşitlilik gösterir.

Kütüphaneler ve framework'ler

Hugging Face Transformers ve PEFT/LoRA tabanlı framework'ler, fine-tuning için en yaygın kullanılan seçeneklerdir. Büyük ölçekli iş yükleri için DeepSpeed ve Megatron-LM gibi eğitim motorları, dağıtık eğitimi verimli bir şekilde yönetir.

No-code platformlar

Unsloth Studio ve Hugging Face AutoTrain, kod yazmadan LLM'leri fine-tune etmek için web arayüzleri sağlar.

Unsloth Studio açık kaynaklıdır ve doğrudan Hugging Face entegrasyonu ile LoRA ve QLoRA yöntemlerini destekler. Hugging Face AutoTrain, kullanıcıların verileri doğrudan Hugging Face ekosistemi üzerinden yükleyerek modelleri fine-tune etmelerine olanak tanır.

RLHF araçları

İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme anlamına gelen RLHF, yapay zeka sistemlerinin insan rehberliğini dahil ederek kararlarını geliştirmesini sağlar.

Pekiştirmeli öğrenmede bir ajan, ödüller veya cezalar şeklinde çevreden gelen geri bildirimlerle yönlendirilerek deneme yanılma yoluyla davranışlarını geliştirir.

Buna karşılık RLHF, insan tercih verilerini eğitim döngüsüne entegre ederek model davranışını iyileştirmeye yardımcı olur. Büyük ölçekli etiketlemenin yerini almaz, ancak insan tarafından oluşturulan karşılaştırma verilerine dayanır. RLHF; hizalama, güvenlik, kalite artırımı ve kullanıcı niyetine daha iyi uyum sağlamayı destekler.

LLM test araçları

LLM test araçları, doğal dil anlama ve üretme gibi dille ilgili görevlerde model performansını, yeteneklerini ve potansiyel yanlılıklarını değerlendirerek LLM'leri test eder. Test araçları şunları içerebilir:

• Test framework'leri
• Benchmark dataset'leri
• Değerlendirme metrikleri.

Örneğin, Promptfoo; özel metrikler kullanarak çıktıları otomatik olarak puanlayan, birden fazla model ve sağlayıcı arasında yan yana karşılaştırmalar yapan ve güvenlik açıklarını belirlemek için otomatik red-teaming gerçekleştiren açık kaynaklı bir CLI ve kütüphanedir. CI/CD pipeline'ları ile entegre olur ve tamamen yerel olarak çalışır.

LLM izleme ve gözlemlenebilirlik

LLM izleme ve gözlemlenebilirlik araçları; düzgün çalışmayı, kullanıcı güvenliğini ve marka korumasını sağlar. Geleneksel ML'in aksine, LLM çıktıları doğası gereği deterministik değildir, yani aynı girdi farklı sonuçlar verebilir; bu da halüsinasyonları tespit etmek için tam bağlamın izlenmesini gerektirir.⁵ Uygulamada, iyileştirmeler yeniden eğitimden ziyade yinelemeli prompt ve bağlam güncellemeleriyle gelir.

LLM izleme şunları içerir:

1. Fonksiyonel izleme: Yanıt süresi, token kullanımı, istek sayısı, maliyetler ve hata oranları gibi faktörlerin takibi.
2. Prompt izleme: Yanıtlardaki toksik içeriği değerlendirmek, embedding mesafelerini ölçmek ve kötü niyetli prompt enjeksiyonlarını belirlemek için kullanıcı girdilerinin ve prompt'ların kontrol edilmesi.
3. Yanıt izleme: Yanıtlardaki halüsinatif davranışları, konu sapmalarını, tonu ve duyguyu keşfetmek için analiz yapılması.

OpenLLMetry, OpenTelemetry üzerine inşa edilmiş LLM uygulamaları için açık kaynaklı bir gözlemlenebilirlik kütüphanesi örneğidir. İş akışları, görevler, ajanlar ve araç çağrıları boyunca çalışma zamanında LLM çağrılarını izler, prompt'ları ve API yanıtlarını yakalar. İzler, Traceloop platformuna veya mevcut herhangi bir OpenTelemetry uyumlu gözlemlenebilirlik yığınına aktarılabilir.⁶

Yönetilen platformlar vs CPU tabanlı kurulum benchmark'ı

Yönetilen platformların eğitim ve değerlendirme süresi üzerindeki performans etkisini ölçmek için TrueFoundry ve Amazon SageMaker'ı CPU tabanlı bir kuruluma karşı benchmark'a tabi tuttuk.

Her iki platform da eğitimi 2.572 saniyeden 570 saniyenin altına, değerlendirmeyi ise 174 saniyeden yaklaşık 40 saniyeye indirdi. SageMaker eğitim sırasında biraz daha hızlıyken, TrueFoundry değerlendirme sırasında biraz daha hızlıydı; ancak genel fark ihmal edilebilir düzeydeydi; her ikisi de manuel kuruluma göre büyük iyileştirmeler sağladı.

benchmark metodolojimize göz atın.

Yinelemeli prompt testi, sık model güncellemeleri ve üretim izleme gibi LLMOps kullanım durumları için CPU tabanlı bir kurulumun getirdiği yük hızla artar; yönetilen platformlar altyapıyı otomatik olarak yöneterek bu sürtünmeyi azaltır.

LLMOps'ta ajan tabanlı iş akışı gözlemlenebilirliği

LLM uygulamaları artık basit prompt-yanıt döngüleriyle sınırlı değil. ajan tabanlı (agentic) iş akışlarında, bir LLM birden fazla aracı çağırabilir, otonom kararlar verebilir ve çok adımlı görevleri bağımsız olarak tamamlayabilir. Bu durum, LLMOps ekipleri için yeni gözlemlenebilirlik zorlukları yaratır:

Temel zorluklar:

• Araç çağrısı izleme: Her bir araç çağrısının girdi/çıktı parametrelerini, süresini ve başarı durumunu izleme
• Karar noktası günlüğü: Ajanın her karar noktasında neden belirli bir aracı seçtiğini kaydetme
• Döngü (Loop) tespiti: Sonsuz döngülere giren ajanları otomatik olarak belirleme ve sonlandırma
• Çok adımlı maliyet atama: 10 adımlı bir iş akışında hangi adımın kaç token tükettiğini anlama

LLMOps platformları, her araç çağrısını yakalayan, ajan karar ağaçlarını görselleştiren ve sonsuz döngüler veya beklenmedik gecikme artışları gibi anomalileri otomatik olarak işaretleyen uçtan uca izleme sağlayarak bu zorlukları çözer.

Bu platformlar ayrıca adım başına ayrıntılı maliyet dökümleri sunarak kuruluşların karmaşık ajan tabanlı pipeline'larda hem performansı hem de harcamaları optimize etmelerine yardımcı olur.

LLM gözlemlenebilirliği için koruma rayları (guardrails) ve güvenlik katmanları

Üretim LLM dağıtımları, zararlı girdileri ve çıktıları gerçek zamanlı olarak filtreleyen, izleyen ve engelleyen güvenlik katmanları gerektirir. LLMOps perspektifinden, bu koruma rayı sistemlerinin gözlemlenebilirliği, güvenliği ve uyumluluğu sürdürmek için kritiktir:

Temel güvenlik katmanları:

• Girdi koruma rayları: İşlemeden önce prompt enjeksiyon girişimlerini, jailbreak tekniklerini ve kötü niyetli içeriği tespit etme
• Çıktı koruma rayları: Halüsinasyonlar için puanlama, PII (kişisel olarak tanımlanabilir bilgiler) maskeleme ve toksik yanıtları filtreleme
• Politika uygulama: Şirket politikalarını veya düzenleyici gereklilikleri ihlal eden yanıtları engelleme

Etkili koruma rayı izleme; engellenen isteklerin ve nedenlerinin takibini, kullanıcı deneyimini korumak için yanlış pozitif oranlarının ölçülmesini, sık tetiklenen kuralların belirlenmesini ve yeni tehditleri tespit etmek için zaman tabanlı güvenlik trendlerinin analiz edilmesini gerektirir.

LLMOps için koruma rayı araçları:

• Guardrails AI: Yapılandırılmış çıktı zorunluluğu ve şema uyumluluğu ile Pydantic tabanlı çıktı doğrulaması
• Lakera Guard: Tehdit tespiti ve sınıflandırma ile gerçek zamanlı prompt enjeksiyon koruması
• Rebuff: Denenen prompt enjeksiyonlarından öğrenen kendi kendini güçlendiren savunma sistemi
• Protect AI: Dağıtım pipeline'ı boyunca güvenlik açığı tespiti ile ML model güvenlik taraması
• Invariant Guardrails: Ajan çıktılarını ve araç çağrılarını yakalayan, API gizli anahtar ifşasını engelleyen, hassas içeriği filtreleyen ve ajan yürütülürken araç çağrısı politikalarını uygulayan LLM ajanları için çalışma zamanı uygulama sistemi.⁷ https://invariantlabs.ai/blog/guardrails[/efn_note]

LLMOps nedir?

LLMOps, Büyük Dil Modeli Operasyonları (Large Language Model Operations) anlamına gelir. Fine-tuning, dağıtım, izleme, değerlendirme, yönetişim ve sürekli model iyileştirme gibi LLM'lerin yaşam döngüsünü yönetmek için kullanılan uygulamaları, araçları ve altyapıyı ifade eder.

LLMOps tüm yapay zeka pipeline'ını otomatikleştirmez, ancak özellikle LLM tabanlı sistemlerin operasyonelleştirilmesine odaklanır.

LLMOps'un temel bileşenleri:

1. Temel model seçimi: Başlangıç noktası, temel modellerin belirli uygulama alanlarına hitap etmesini sağlamak için sonraki iyileştirmeleri ve fine-tuning'i belirler.
2. Veri yönetimi: Kapsamlı veri hacimlerinin yönetimi, doğru dil modeli operasyonu için kritik hale gelir.
3. Dağıtım ve izleme modeli: Dil modellerinin verimli dağıtımının ve sürekli izlenmesinin sağlanması, tutarlı performansı garanti eder.
   • Prompt engineering: Model performansını artırmak için etkili prompt şablonları oluşturma.
   • Model izleme: Model sonuçlarının sürekli takibi, doğruluk kaybının tespiti ve model kayması (model drift) ile mücadele.
4. Değerlendirme ve benchmark: İyileştirilmiş modellerin standart benchmark'lara karşı titizlikle değerlendirilmesi, dil modellerinin etkinliğinin ölçülmesine yardımcı olur.
   • Model fine-tuning: LLM'lerin belirli görevlere göre fine-tune edilmesi ve modellerin optimal performans için iyileştirilmesi.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

LLMOps, MLOps'tan nasıl farklıdır?

LLMOps uzmanlaşmıştır ve büyük dil modellerinin kullanımına odaklanır. Aynı zamanda MLOps, çeşitli makine öğrenimi modellerini ve tekniklerini kapsayan daha geniş bir kapsama sahiptir.

Bu anlamda LLMOps, LLM'ler için MLOps olarak bilinir. Bu nedenle, bu ikisi temel modeller ve metodolojiler üzerindeki özel odak noktalarıyla birbirinden ayrılır:

LLMOps, statik eğit-ve-dağıt pipeline'larından ziyade prompt odaklı, deterministik olmayan sistemlere odaklanır. İyileştirmelerin yeniden eğitim yoluyla geldiği geleneksel ML'in aksine, LLMOps optimizasyonu prompt'ların veya geri çağırma verilerinin iyileştirilmesi ve harici sistemlerin ayarlanmasıyla gerçekleşir.

Temel operasyonel endişeler şunları içerir:

• Halüsinasyon tespiti ve değerlendirmesi

• Prompt versiyonlama ve yönetimi

• Geri çağırma pipeline takibi

• Sorgu başına token maliyet izleme

Transfer öğrenimi

Sıfırdan oluşturulan geleneksel ML modellerinin aksine, LLM'ler genellikle bir temel modelle başlar ve bu model, belirli alanlar için performansı optimize etmek amacıyla yeni verilerle fine-tune edilir. Bu fine-tuning, daha az veri ve hesaplama kaynağı kullanarak belirli uygulamalar için en güncel sonuçların alınmasını kolaylaştırır.

İnsan geri bildirimi

Büyük dil modellerinin eğitimindeki ilerlemeler, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenmeye (RLHF) atfedilir. LLM görevlerinin ucu açık doğası göz önüne alındığında, son kullanıcılardan gelen insan girdileri model performansını değerlendirmek için önemli bir değere sahiptir. Bu geri bildirim döngüsünün LLMOps pipeline'larına entegre edilmesi, değerlendirmeyi basitleştirir ve gelecekteki model iyileştirmeleri için veri toplar.

Hiperparametre ayarı

Geleneksel ML öncelikle doğruluğu artırmak için hiperparametre ayarına odaklanırken, LLM'ler eğitim ve inference maliyetlerini azaltarak ek bir boyut getirir. Batch boyutları ve öğrenme oranları gibi parametrelerin ayarlanması, eğitim hızını ve maliyetini önemli ölçüde etkileyebilir. Sonuç olarak, titiz bir ayar süreci takibi ve optimizasyonu, farklı odak noktaları olsa da hem klasik ML modelleri hem de LLM'ler için geçerliliğini korumaktadır.

Performans metrikleri

Geleneksel ML modelleri; doğruluğu, AUC ve F1 puanı gibi hesaplanması nispeten kolay olan iyi tanımlanmış metriklere dayanır. Buna karşılık, LLM'leri değerlendirmek, uygulama sırasında özel dikkat gerektiren bilingual evaluation understudy (BLEU) ve Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation (ROUGE) gibi bir dizi farklı standart metrik ve puanlama sistemi gerektirir.

Prompt engineering

Talimatları takip eden modeller, karmaşık prompt'ları veya talimat setlerini yönetebilir. Bu prompt şablonlarını oluşturmak, LLM'lerden doğru ve güvenilir yanıtlar almak için kritiktir. Etkili prompt engineering; model halüsinasyonu, prompt manipülasyonu, veri sızıntısı ve güvenlik açıklarının risklerini azaltır.

LLM pipeline'ları oluşturma

LLM pipeline'ları, birden fazla LLM çağrısını birbirine bağlar ve vektör veritabanları veya web aramaları gibi harici sistemlerle etkileşime girebilir. Bu pipeline'lar, LLM'lerin bilgi tabanı Soru-Cevap veya bir belge setine dayalı kullanıcı sorgularına yanıt verme gibi karmaşık görevleri üstlenmesini sağlar. LLM uygulama geliştirmede vurgu, genellikle yeni LLM'ler oluşturmak yerine bu pipeline'ları oluşturmaya ve optimize etmeye kayar.

Ek olarak, büyük çok modlu modeller, görüntüler ve metin gibi çeşitli veri türlerini dahil ederek bu yetenekleri genişletir ve LLM pipeline'larının esnekliğini ve faydasını artırır.

İşte LLMOps ve MLOps ekosistemindeki temel araçların kategorize edilmiş bir genel bakışı:

LLMOps veya MLOps: Hangisi projenize uygun?

Bu ikisi birbirini dışlayan şeyler değildir. Birçok üretim sistemi her ikisini de birleştirir ve doğru seçim ne inşa ettiğinize bağlıdır.

Uygulamanız OpenAI, Anthropic, Google veya Llama gibi açık kaynaklı alternatiflerden önceden eğitilmiş bir model üzerine kuruluysa ve çalışmanız prompt engineering, RAG pipeline'ları veya ajan orkestrasyonu üzerine yoğunlaşıyorsa LLMOps daha uygun bir seçimdir. Ayrıca üretimde token maliyetlerini, halüsinasyonları ve yanıt kalitesini izlemeniz gerektiğinde daha alakalıdır.

Alan odaklı veriler üzerinde özel modeller eğitiyor veya fine-tune ediyorsanız ya da uygulamanız dolandırıcılık tespiti veya tıbbi sınıflandırma gibi deterministik ve denetlenebilir çıktılar gerektiriyorsa MLOps daha uygundur.

Bir temel modeli fine-tune edip üretime dağıtıyorsanız her ikisi de geçerlidir: MLOps eğitim pipeline'ını yönetir, LLMOps ise inference ve izlemeyi yönetir.

Yönetilen platformlar vs CPU tabanlı kurulum benchmark metodolojisi

DistilBERT tabanlı bir duygu sınıflandırma modelinin eğitim ve değerlendirme sürelerini üç ortamda benchmark'a tabi tuttuk: manuel kurulum (CPU tabanlı), TrueFoundry ve Amazon SageMaker. Tutarlılığı sağlamak için tüm çalışmalarda aynı kod tabanını, önceden eğitilmiş modeli (distilbert-base-uncased) ve Amazon Reviews dataset'inin ilk 5.000 örneğini kullandık.

Dataset, 1'den 5'e kadar olan derecelendirmeleri içerecek şekilde filtrelendi, beş sınıfa (0–4) yeniden etiketlendi ve tabakalı %80/%20 eğitim ve doğrulama setlerine ayrıldı. Tokenizasyon, 128 sabit maksimum dizi uzunluğu ile gerçekleştirildi.

Model, aynı batch boyutları kullanılarak (eğitim için 16, değerlendirme için 32) bir epoch boyunca eğitildi. Hem TrueFoundry hem de SageMaker aynı GPU örnek tipini kullanırken, manuel kurulum tipik bir yerel veya uzmanlaşmamış ortamı yansıtmak için kasıtlı olarak CPU üzerinde çalıştırıldı.

Bu kurulum, yalnızca modern LLMOps araçlarının sunduğu platform düzeyindeki optimizasyonları değil, aynı zamanda sorunsuz GPU erişiminden gelen önemli performans kazanımlarını da vurgulamaktadır. Benchmark, TrueFoundry ve SageMaker gibi yönetilen platformların kullanımının, özellikle gerçek dünyadaki kaynak sınırlı senaryolarda, aynı kodu manuel olarak bir CPU üzerinde çalıştırmaya kıyasla eğitim ve değerlendirme süresini nasıl azaltabileceğini göstermektedir.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi LLMOps Araçları ve MLOPs ile Karşılaştırması}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llmops-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Mayıs 2026}
}

Referans Linkleri

1.

LLM Tracing and Agent Observability | MLflow AI Platform

2.

Valohai | The Scalable MLOps Platform

3.

Introducing Deep Lake, the Data Lake for Deep Learning

Activeloop

4.

NVIDIA NeMo Framework - NVIDIA Docs

NVIDIA Docs

5.

AI Observability for LLMs & Agents | MLflow AI Platform

6.

What is OpenLLMetry? - traceloop

Mintlify

7.

Introducing Guardrails: The contextual security layer for the agentic era

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. 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 uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 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 yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder