En İyi LLMOps Araçları ve Bunları MLOps ile Karşılaştırın

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

En iyi LLMOps araçlarını, temel özelliklerini, fiyatlandırma modellerini ve çeşitli kullanım senaryoları için en uygun olanı belirlemeye yardımcı olmak üzere birbirlerinden nasıl farklılaştıklarını inceledik.

LLMOps araçları karşılaştırması

Aşağıda her metriğin ayrıntılı açıklaması verilmiştir:

• Değerlendirme: Bazı LLMOps araçları, model çıktılarını göreve özgü kriterlere göre değerlendirmek için yerleşik yetenekler içerirken, diğerleri daha özelleştirilmiş veya derinlemesine analiz için harici framework'lere güvenir.
• Maliyet takibi: Eğitim ve inference sırasında kullanılan kaynakların ayrıntılı maliyet analizi ve izlenmesi ya araçlar tarafından doğrudan desteklenir ya da entegrasyonlar aracılığıyla sağlanır.
• Fine-tuning: Bazı LLMOps araçları büyük dil modellerinin fine-tuning işlemini kendileri gerçekleştirirken, diğerleri fine-tuning sürecini yönetmeye veya orkestre etmeye odaklanır.
• Prompt mühendisliği: Prompt'ların tasarlanması ve optimize edilmesi bazı araçlar tarafından doğrudan yapılır, ancak çoğu bunu kendisi yapmak yerine destekleyecek altyapı sağlar.
• Pipeline Oluşturma: Bazı araçlar veri hazırlama, eğitim ve değerlendirme dahil olmak üzere uçtan uca LLM iş akışlarını otomatikleştirir. Diğerleri ise entegrasyonlar aracılığıyla pipeline oluşturmayı sağlar.
• BLEU / ROUGE: BLEU ve ROUGE, metin kalitesini değerlendirmek için kullanılan yaygın dil değerlendirme metrikleridir; bazı araçlar bunları yerleşik olarak desteklerken, diğerleri harici kütüphanelere güvenir.
• Veri depolama ve sürümleme: Eğitim verilerinin güvenli depolanması ve sürüm takibi bazı araçlar tarafından doğrudan yapılırken, diğerleri üçüncü taraf depolama/sürümleme çözümleriyle entegre olur.

LLMOps platformları nedir?

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

• Fine-tuning
• Sürümleme
• Dağıtım
• İzleme
• Prompt ve deney yönetimi

LLMOps platformları yaklaşım açısından farklılık gösterir:

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

LLMOps araçları üç ana kategoriye ayrılabilir:

1. LLMOps alanına genişleyen MLOps platformları

Bazı 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 olduğundan, MLOps sağlayıcıları doğal olarak bu alana genişlemektedir.

CoreWeave Forge

CoreWeave Forge, eski adıyla Weights & Biases, W&B Weave aracılığıyla LLMOps alanına genişleyen bir MLOps platformudur. Başlangıçta geleneksel ML için deney takibi ve model izlemeye odaklanan platform, bu modeller yapay zeka geliştirmenin merkezine yerleştikçe LLM yetenekleri ekledi.

W&B Weave, LLM gözlemlenebilirliği sağlar; otomatik izleme, prompt sürümleme, yerleşik puanlayıcılara sahip değerlendirme framework'leri ve çoklu ajan iş akışı görselleştirmesi ile birlikte. Platform, bireysel ve toplu düzeyde maliyetleri ve gecikmeyi izleyerek ekiplerin pahalı sorguları ve performans darboğazlarını belirlemesine yardımcı olur. Çoklu ajan veya araç çağrıları içeren karmaşık pipeline'lar için W&B Weave, tam yürütme akışını gösteren iç içe izleme ağaçları oluşturur; böylece çok adımlı iş akışlarının hata ayıklanmasını ve her bileşenin optimize edilmesini sağlar.

CoreWeave Forge, ekiplerin aynı platformu fine-tuning LLM'ler (W&B Models), veri ve model sürümleme (CoreWeave Registry) ve üretim uygulamalarını izleme (W&B Weave) için kullanmasını sağlar.

Şekil 1: W&B Weave izleme panosu.

MLflow

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

• Tracing: ajan iş akışları boyunca prompt'ları, getirmeleri ve araç çağrılarını yakalar
• Değerlendirme: LLM-as-a-judge puanlaması; halüsinasyon ve alaka düzeyi için önceden oluşturulmuş metriklerle
• Prompt yönetimi: sürümleme, optimizasyon ve köken takibi
• AI Gateway: merkezi model erişimi ve maliyet kontrolü

MLflow OpenTelemetry uyumludur ve başlıca LLM sağlayıcıları ve ajan framework'leriyle entegre olur.

Comet

Comet, deney takibi ve model gözlemlenebilirlik platformudur. Ayrıca LLM deney takibini, prompt sürümlemeyi ve LLM değerlendirmesini destekler; bu da onu LLM uygulamaları geliştiren ve optimize eden ekipler için uygun hale getirir.

Valohai

Valohai, veri işleme, eğitim ve dağıtım için tekrarlanabilir pipeline'ları destekleyen bir MLOps platformudur. Son dönemde meta veri takibi, artefakt sürümleme ve büyük ölçekli eğitim orkestrasyonu gibi LLMOps dostu yetenekler ekledi.

Şekil 2: Valohai bilgi deposu.²

TrueFoundry

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

ZenML

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 (ör. RAG, finetuning 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 oluşturmasına ve fine-tuning yapmasına olanak tanıyan LLMOps yeteneklerini giderek daha fazla sunmaktadır.

Örneğin, Databricks, LLM eğitimi, fine-tuning ve model barındırma (MosaicML satın alımının ardından genişletildi) sağlar.

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

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 bir veri gölü sunar; depolama, sürümleme ve vektör veritabanı sağlar. PyTorch ve TensorFlow ile sorunsuz çalışarak LLM dataset oluşturma, inceleme ve erişim iş akışlarını destekler.

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

Deepset AI

Deepset'in Haystack'i, belge depolarını, erişim bileşenlerini ve büyük dil modellerini birleştirerek kurumların 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 finetuning hem de hafif ayarlamayı destekleyen özel LLM'ler oluşturmak için bir platform sunar. Alana özgü LLM'lere ihtiyaç duyan kurumlar için tasarlanmıştır ve kurumsal verileri entegre etmek için API'ler ve SDK'lar sağlar.

Nemo by NVIDIA

NeMo, LLM'ler de dahil olmak üzere temel modelleri oluşturmak, eğitmek ve özelleştirmek için bir framework'tür. Denetimli finetuning, talimat ayarı, RAG, model değerlendirmesi ve NVIDIA GPU'larında dağıtım için bileşenler sağlar.

Şekil 4: NeMo framework mimarisi.⁴

Snorkel AI

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

TitanML

TitanML verimli LLM inference'a odaklanır. Titan Takeoff Server, ekiplerin optimize edilmiş performans, azaltılmış GPU gereksinimleri ve iyileştirilmiş gecikme ile LLM'leri şirket içinde çalıştırmasına yardımcı olur. Ayrıca kuantization ve sıkıştırma özellikleri sunar.

LLMOps destekleyen teknolojiler

LLM'ler

Bazı LLM sağlayıcıları, OpenAI, Anthropic ve Google gibi, seçili modellerde fine-tuning, izleme panoları ve değerlendirme araçları gibi kısmi LLM yaşam döngüsü özellikleri sunar.

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

Entegrasyon framework'leri

Bu araçlar, geliştirilmesini LLM uygulamalarının kolaylaştırmak için oluşturulmuştur; örneğin belge ve kod analizörleri, chatbot'lar vb.

Vektör veritabanları

VD'ler, yüksek boyutlu vektör embedding'lerini, metin, görüntü veya diğer verilerden üretilmiş olarak depolar. Ham, hassas kayıtları (ör. tıbbi test sonuçlarını) depolamazlar; bunun yerine anlamsal arama ve erişimi sağlamak için embedding'leri indekslerler.

Fine-tuning araçları

Fine-tuning araçları, gereken kontrol düzeyine 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 şekilde yönetir.

No-code platformlar

Unsloth Studio ve Hugging Face AutoTrain, kod yazmadan LLM'lerde fine-tuning yapmak için web arayüzleri sağlar.

Unsloth Studio açık kaynaklıdır ve doğrudan Hugging Face entegrasyonuyla LoRA ve QLoRA yöntemlerini destekler. Hugging Face AutoTrain, kullanıcıların verileri doğrudan Hugging Face ekosistemi aracılığıyla yükleyerek modellerde fine-tuning yapmalarını sağlar.

RLHF araçları

RLHF, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme anlamına gelir ve yapay zeka sistemlerinin insan yönlendirmesini dahil ederek kararlarını iyileştirmesini sağlar.

Pekiştirmeli öğrenmede bir ajan, ortamdan ödül veya ceza şeklinde gelen geri bildirimle yönlendirilerek deneme yanılma yoluyla davranışını geliştirir.

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

LLM test araçları

LLM test araçları, doğal dil anlama ve üretimi gibi dil ile ilgili görevlerde model performansını, yeteneklerini ve olası önyargıları değerlendirerek LLM'leri değerlendirir. 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'den farklı olarak LLM çıktıları doğası gereği deterministik değildir; yani aynı girdi farklı sonuçlar doğurabilir, bu da halüsinasyonları tespit etmek için tam bağlamın izlenmesini gerektirir.⁵ Pratikte iyileştirmeler yeniden eğitimden ziyade yinelemeli prompt ve bağlam güncellemeleriyle sağlanır.

LLM izleme aşağıdaki gibi etkinlikleri içerir:

1. İşlevsel izleme: Yanıt süresi, token kullanımı, istek sayısı, maliyetler ve hata oranları gibi faktörlerin takip edilmesi.
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 davranışı, konu sapmasını, tonu ve duyguyu keşfetmek için analiz.

OpenLLMetry, OpenTelemetry üzerine kurulu 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 OpenTelemetry uyumlu herhangi bir gözlemlenebilirlik yığınına aktarılabilir.⁶

Yönetilen platformlar vs CPU-only kurulum benchmark'ı

TrueFoundry ve Amazon SageMaker'ı, eğitim ve değerlendirme süresi üzerindeki yönetilen platformların performans etkisini ölçmek için CPU-only kurulumla karşılaştırdık.

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

Bkz. benchmark metodolojimiz.

Yinelemeli prompt testi, sık model güncellemeleri ve üretim izleme gibi LLMOps kullanım senaryolarında CPU-only kurulumun ek yükü 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 değildir. ajan tabanlı iş akışlarında bir LLM, birden fazla aracı çağırabilir, otonom kararlar alabilir ve çok adımlı görevleri bağımsız olarak tamamlayabilir. Bu, LLMOps ekipleri için yeni gözlemlenebilirlik zorlukları yaratır:

Temel zorluklar:

• Araç çağrısı izleme: Her araç çağrısının girdi/çıktı parametrelerini, süresini ve başarı durumunu izleme
• Karar noktası günlüğü: Her karar noktasında ajanın neden belirli bir aracı seçtiğini kaydetme
• Loop tespiti: Sonsuz döngülere takılan ajanları otomatik olarak belirleme ve sonlandırma
• Çok adımlı maliyet atıfı: 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 anormallikleri otomatik olarak işaretleyen uçtan uca izleme sağlayarak bu zorlukları ele alır.

Bu platformlar aynı zamanda adım başına ayrıntılı maliyet dökümleri sağlar; böylece kuruluşlar karmaşık ajan tabanlı pipeline'larda hem performansı hem de harcamayı optimize edebilir.

Guardrails ve LLM gözlemlenebilirliği için güvenlik katmanları

Üretim LLM dağıtımları, zararlı girdileri ve çıktıları gerçek zamanlı olarak filtreleyen, izleyen ve engelleyen güvenlik katmanları gerektirir. LLMOps açısından, bu guardrail sistemlerinin gözlemlenebilirliği güvenlik ve uyumluluğun sürdürülmesi için kritiktir:

Temel güvenlik katmanları:

• Girdi guardrails: İşleme başlamadan önce prompt enjeksiyonu girişimlerini, jailbreak tekniklerini ve kötü amaçlı içeriği tespit etme
• Çıktı guardrails: Halüsinasyonları puanlama, PII'yi (kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri) maskeleme ve toksik yanıtları filtreleme
• Politika uygulama: Şirket politikalarını veya düzenleyici gereklilikleri ihlal eden yanıtları engelleme

Etkili guardrail izleme; engellenen istekleri ve nedenlerini takip etmeyi, kullanıcı deneyimini korumak için yanlış pozitif oranlarını ölçmeyi, sık tetiklenen kuralları belirlemeyi ve ortaya çıkan tehditleri tespit etmek için zamana dayalı güvenlik eğilimlerini analiz etmeyi gerektirir.

LLMOps için guardrails araçları:

• Guardrails AI: Yapılandırılmış çıktı zorunluluğu ve şema uyumluluğu ile Pydantic tabanlı çıktı doğrulama
• Lakera Guard: Tehdit algılama ve sınıflandırma ile gerçek zamanlı prompt enjeksiyonu koruması
• Rebuff: Denenen prompt enjeksiyonlarından öğrenen kendini güçlendiren savunma sistemi
• Protect AI: Dağıtım pipeline'ı boyunca güvenlik açığı tespiti ile ML model güvenlik taraması
• Invariant Guardrails: Ajan çalışırken ajan çıktılarını ve araç çağrılarını yakalayan, API gizli bilgilerinin ifşa edilmesini engelleyen, hassas içeriği filtreleyen ve araç çağrı politikalarını uygulayan LLM ajanları için çalışma zamanı zorlama sistemi.⁷

LLMOps nedir?

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

LLMOps tüm yapay zeka pipeline'ını otomatikleştirmez; özellikle LLM tabanlı sistemleri operasyonel hale getirmeye odaklanır.

LLMOps'un temel bileşenleri:

1. Temel model seçimi: Başlangıç noktası, temel modellerin belirli uygulama alanlarına uyum sağlaması için sonraki iyileştirmeleri ve fine-tuning çalışmalarını belirler.
2. Veri yönetimi: Kapsamlı veri hacimlerinin yönetimi, doğru dil modeli çalışması için kritik hale gelir.
3. Dağıtım ve izleme modeli: Dil modellerinin verimli şekilde dağıtılmasını ve sürekli izlenmesini sağlamak tutarlı performansı garanti eder.
   • Prompt mühendisliği: Gelişmiş model performansı için etkili prompt şablonları oluşturma.
   • Model izleme: Model çıktılarının sürekli takibi, doğruluk düşüşünün tespiti ve model sapmasının ele alınması.
4. Değerlendirme ve benchmark: İyileştirilmiş modellerin standartlaştırılmış benchmark'lara göre titizlikle değerlendirilmesi, dil modellerinin etkinliğini ölçmeye yardımcı olur.
   • Model fine-tuning: LLM'leri belirli görevlere fine-tuning etme ve optimum performans için modelleri iyileştirme.

LLMOps'un MLOps'tan farkı nedir?

LLMOps, büyük dil modellerini kullanmaya odaklanmış ve uzmanlaşmıştır. Buna karşılık MLOps, çeşitli makine öğrenimi modellerini ve tekniklerini kapsayan daha geniş bir kapsama sahiptir.

Bu anlamda LLMOps, LLM'ler için MLOps olarak bilinir. Dolayısıyla bu ikisi, temel modellere ve metodolojilere özel odaklanmaları bakımından ayrışır:

LLMOps, statik eğit-ve-dağıt pipeline'larından ziyade prompt odaklı, deterministik olmayan sistemlere odaklanır. İyileştirmelerin yeniden eğitimle sağlandığı geleneksel ML'nin aksine LLMOps optimizasyonu; prompt'ları veya erişim verilerini iyileştirerek ve harici sistemleri ayarlayarak gerçekleşir.

Temel operasyonel konular şunlardır:

• Halüsinasyon tespiti ve değerlendirme
• Prompt sürümleme ve yönetimi
• Erişim pipeline takibi
• Sorgu başına token maliyeti izleme

Transfer öğrenme

Sıfırdan oluşturulan geleneksel ML modellerinden farklı olarak LLM'ler genellikle temel bir modelle başlar; bu model, belirli alanlar için performansı optimize etmek üzere yeni verilerle fine-tune edilir. Bu fine-tuning, daha az veri ve hesaplama kaynağı kullanırken belirli uygulamalar için son teknoloji sonuçlar elde edilmesini sağlar.

İnsan geri bildirimi

Büyük dil modellerini eğitmedeki ilerlemeler, insan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenmeye (RLHF) atfedilir. LLM görevlerinin açık uçlu doğası göz önüne alındığında, son kullanıcılardan gelen insan girdisi model performansını değerlendirmek için önemli bir değer taşır. Bu geri bildirim döngüsünün LLMOps pipeline'larına entegre edilmesi değerlendirmeyi basitleştirir ve gelecekteki model iyileştirmeleri için veri toplar.

Hiperparametre ayarı

Geleneksel ML doğruluğu artırmak için öncelikle 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 ayar süreci takibi ve optimizasyonu, değişen odaklarla birlikte hem klasik ML modelleri hem de LLM'ler için geçerliliğini korur.

Performans metrikleri

Geleneksel ML modelleri; doğruluk, AUC ve F1 puanı gibi hesaplanması nispeten kolay, iyi tanımlanmış metriklere dayanır. Buna karşılık LLM'leri değerlendirmek, uygulama sırasında özel ilgi gerektiren BLEU (bilingual evaluation understudy) ve ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) gibi çeşitli farklı standart metrikleri ve puanlama sistemlerini içerir.

Prompt mühendisliği

Talimatları izleyen modeller, karmaşık prompt'ları veya talimat setlerini işleyebilir. Bu prompt şablonlarını hazırlamak, LLM'lerden doğru ve güvenilir yanıtlar almayı sağlamak için kritiktir. Etkili prompt mühendisliği; model halüsinasyonu, prompt manipülasyonu, veri sızıntısı ve güvenlik açıkları risklerini azaltır.

LLM pipeline'ları oluşturma

LLM pipeline'ları, birden fazla LLM çağrısını birbirine bağlar ve vektör veritabanları veya web aramaları gibi harici sistemlerle arayüz oluşturabilir. Bu pipeline'lar, LLM'lerin bilgi tabanı soru-cevap veya bir belge kümesine dayalı kullanıcı sorularını yanıtlama gibi karmaşık görevleri yerine getirmesini sağlar. LLM uygulama geliştirmede vurgu genellikle yeni LLM'ler oluşturmak yerine bu pipeline'ları oluşturmaya ve optimize etmeye kayar.

Ayrıca, büyük çok modlu modeller; görüntü ve metin gibi çeşitli veri türlerini dahil ederek bu yetenekleri genişletir ve LLM pipeline'larının esnekliğini ve kullanışlılığını artırır.

LLMOps ve MLOps ortamındaki önemli araçların kategorize edilmiş bir genel görünümü aşağıdadır:

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 mu MLOps mu: Projeye hangisi uygun?

Bu ikisi birbirini dışlamaz. Birçok üretim sistemi her ikisini birleştirir ve doğru seçim ne oluşturduğunuza bağlıdır.

Uygulamanız OpenAI, Anthropic, Google veya Llama gibi açık kaynaklı alternatiflerden önceden eğitilmiş bir model üzerine kuruluysa ve çalışmalarınız prompt mühendisliği, RAG pipeline'ları veya ajan orkestrasyonu üzerinde yoğunlaşıyorsa LLMOps daha uygundur. Üretimde token maliyetlerini, halüsinasyonları ve yanıt kalitesini izlemeniz gerektiğinde de daha ilgilidir.

Alana özgü verilerle özel modeller eğitirken veya fine-tuning yaparken ya da uygulamanız dolandırıcılık tespiti veya tıbbi sınıflandırma gibi deterministik ve denetlenebilir çıktılar gerektirdiğinde MLOps daha uygundur.

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

Yönetilen platformlar vs CPU-only kurulum benchmark metodolojisi

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

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

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

Bu kurulum; yalnızca modern LLMOps araçlarının sunduğu platform düzeyindeki optimizasyonları değil, aynı zamanda sorunsuz GPU erişiminden elde edilen önemli performans kazanımlarını da vurgular. Bu benchmark, TrueFoundry ve SageMaker gibi yönetilen platformları kullanmanın, aynı kodu manuel olarak CPU üzerinde çalıştırmaya kıyasla özellikle gerçek dünyadaki kaynak kısıtlı senaryolarda 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 and Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi LLMOps Araçları ve Bunları MLOps ile Karşılaştırın}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/llmops-tools}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Mayıs 2026}
}

Değişiklik günlüğü

15 güncelleme

Tümü15Genel14Metodoloji1

2026202520242023

1. 18 May

   LLMOps araç bölümlerine MLflow, Promptfoo, OpenLLMetry ve Invariant Guardrails eklendi.

2. 23 Oca

   LLMOps'ta Ajanik iş akışı gözlemlenebilirliği üzerine bir bölüm eklendi.

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

traceloop

7.

Introducing Guardrails: The contextual security layer for the agentic era

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi alanında önceki deneyime sahiptir; bu sektörlerde karmaşık dataset'leri uygulanabilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

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

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder

Brian Bing

Oct 15, 2025 at 18:22

This is a fantastic MLops overview and full of insight and immediate application to DevOps , Ai development at scale and how to implement design tools . Many thanks to Mr . Cem Dilmegani for his work .

Yanıtla