Karşılaştır 45+ MLOps Aracını
Machine Learning Operations (MLOps), DevOps ilkelerini makine öğrenimine model dağıtımından bakıma kadar getirir ve eğitim ile dağıtım pipeline'ları arasındaki geçişleri otomatikleştirir.
ML yaşam döngüsünün farklı bileşenleri için 45+ MLOps aracını keşfedin, örneğin:
- Veri yönetimi çözümleri
- Operasyonelleştirme çözümleri
- Modelleme çözümleri
- Uçtan uca MLOps platformları.
MLOps çözüm sağlayıcı türleri nelerdir?
Açık kaynak MLOps
%63 of organizations from different sectors and %72 in the tech sector reported using open-source YZ tools, while over three-quarters of respondents (%76) said they expect to increase their use of open-source YZ over the coming year.1 On GitHub alone, there are 180 million developers and 3 million organizations contributing to 200 million projects.2
Bu nedenle, YZ ve ML alanında 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 girişimler
Açık kaynak araçlar gibi, MLOps alanındaki çoğu girişim MLOps içindeki belirli görevler için araçlar sağlar. Açık kaynaktan farklı olarak, girişimler 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 bulunmaktadır. Ancak uçtan uca MLOps çözümleri (veya MLOps platformları) alanına Google, Microsoft veya Alibaba gibi teknoloji devleri hakimdir.
Karşılaştırmalı analiz: Temel MLOps platform 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 anotasyonu, etiketleme veya sınıflandırma araçları olarak da adlandırılır), metin, görüntü veya ses gibi büyük hacimli verileri etiketlemek için kullanılır. Etiketlenmiş veriler daha sonra yeni, etiketlenmemiş veriler hakkında tahminler yapmak üzere denetimli makine öğrenimi algoritmalarını eğitmek için kullanılır. Veri etiketleme araçlarının bazı örnekleri şunlardır:
En iyi veri sürümleme
Veri sürümleme (aynı zamanda veri sürüm kontrolü olarak da adlandırılır) araçları, veri setlerinin farklı sürümlerini yönetmeyi ve bunları erişilebilir ve iyi organize edilmiş bir şekilde depolamayı sağlar. Bu, veri bilimi ekiplerinin veri değişikliklerinin model performansını nasıl etkilediğini belirleme ve veri setlerinin nasıl evrildiğini anlama gibi içgörüler elde etmesini sağlar.
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 veri setlerinden 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 takip araçları
Makine öğrenimi projeleri geliştirmek, farklı modeller, model parametreleri veya eğitim verileri ile birden fazla deney çalıştırmayı içerir. Deney takip araçları, model eğitimi sırasında farklı deneyler hakkında gerekli tüm bilgileri kaydeder. Bu, deney bileşenlerinin sürümlerini ve sonuçlarını takip etmeyi ve farklı deneyler arasında karşılaştırma yapmayı sağlar. Deney takip araçlarının bazı örnekleri şunlardır:
En iyi hiperparametre optimizasyon araçları
Hiperparametreler, model geliştiricilerin farklı sonuçlar elde etmek için ayarlayabileceği sinir ağının boyutu veya düzenlileştirme türleri gibi makine öğrenimi modellerinin parametreleridir. Hiperparametre ayarlama veya optimizasyon araçları, makine öğrenimi modelleri için optimum performansı veren hiperparametreleri arama ve seçme sürecini otomatikleştirir. Popüler hiperparametre ayarlama araçları şunlardır:
En iyi model sürümleme araçları
Model sürümleme araçları, veri bilimcilerin farklı ML model sürümlerini yönetmesine yardımcı olur. Model yapılandırması, kaynak veriler, hiperparametreler, doğrulama kaybı puanları ve diğer meta veriler, kolayca erişilebilir bir model kayıt defterinde saklanır. Bu meta veri deposu, veri bilimcilerin belirli bir modeli oluşturmak için kullandıkları yapılandırmayı hızla belirlemelerine yardımcı olarak yanlış veya güncel olmayan bir modeli istemeden kullanmalarını önler.
Model sürümleme sistemleri ayrıca eğitim sırasında model çıktılarını yakalama mekanizmalarına sahiptir ve belirli bir modelin her iterasyon için ne kadar iyi performans gösterdiğine dair bir anlık görüntü sağlar. Sürümleme, tekrarlanabilirliği teşvik ederek yayınlanan sonuçların gelecekteki iterasyonlarda veya araştırmalarda doğrulanabilmesini sağlar.
Model sürümlemeyi sağlayan bazı araçlar şunlardır:
Operasyonelleştirme çözümleri
En iyi model dağıtım / sunum araçları
Makine öğrenimi model dağıtım araçları, tahminler yapmak üzere ML modellerini üretim ortamına entegre etmeyi kolaylaştırır. Bu kategorideki bazı araçlar şunlardır:
En iyi model izleme
Makine öğrenimi model izleme, ML projelerinin başarısı için çok önemlidir çünkü model performansı giriş verilerindeki değişiklikler nedeniyle düşebilir. İzleme araçları, veri ve model sapmalarını veya diğer anormallikleri gerçek zamanlı olarak tespit eder ve performans metriklerine dayalı uyarılar tetikler. Bu, veri bilimcilerin ve ML mühendislerinin, etkinliğini korumak için modelin yeniden eğitilmesi gibi önlemler almasını sağlar.
Model izleme araçları şunları içerir:
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 girişimler veya teknoloji devleri tarafından sağlanır, ancak açık kaynak platformlar da mevcuttur. Popüler MLOps platformları şunlardır:
MLOps ile ilgili diğer kategoriler
MLOps asistan araçları
Bu araçlar, MLOps ve LLMOps geliştiricilerine MLOps ve LLMOps dağıtımının belirli yönlerinde yardımcı olmak için kullanılır. Bu araçlar şunları içerir:
- Özellik mağazaları:Özellik mağazaları, ML özelliklerini depolamak, yönetmek ve sunmak için merkezi bir merkez görevi görür. Hem model eğitimi hem de sunumunu destekleyerek özellik değerlerinin keşfedilmesini ve paylaşılmasını kolaylaştırır. Temel özellikler arasında özellik mühendisliği pipeline'ları oluşturma yeteneği, verimli özellik sunumu, ölçeklenebilirlik, sürümleme, doğrulama, meta veri yönetimi ve tekrarlanabilirlik için ML iş akışlarıyla entegrasyon bulunur.
- Entegrasyon çerçeveleri: Bu çerçeveler, belge analizörleri, kod analizörleri, chatbot'lar vb. gibi LLM uygulamalarının geliştirilmesine yardımcı olur.
- Vektör veritabanları (VD): Vektör veritabanları, semptomlar, laboratuvar sonuçları ve davranışsal kalıpları birleştiren hasta kayıtları gibi karmaşık, çok boyutlu verileri depolar. VD'ler, yapılandırılmamış verileri (görüntü, video, metin ve ses gibi) etiketler veya etiketler yerine içeriğe göre arayabilir ve alabilir. VD'ler, MLOps ve LLMOps'ta model sürümleme ve yönetimine yardımcı olabilir.
LLM Operasyonları (LLMOps)
Büyük Dil Modeli Operasyonları (LLMOps), Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) verimli bir şekilde geliştirilmesi ve dağıtılması için uyarlanmış, makine öğrenimi operasyonlarının (MLOps) uzmanlaşmış bir alt kümesidir.
LLMOps, altyapı ve araçlar sağlayarak model kalitesinin yüksek kalmasını ve veri bilimi projeleri boyunca veri kalitesinin korunmasını sağlar.
LLMOps, ince ayar ve değerlendirmeden dağıtım ve izlemeye kadar LLM'leri yönetmeye yönelik platformları ve yardımcı programları kapsar. Veri odaklı pazar rehberimizi inceleyerek diğer LLMOps araçları hakkında daha fazla bilgi edinin.
YZ yönetişimi
YZ yönetişimi, yapay zeka teknolojilerinin nasıl geliştirildiğini, dağıtıldığını ve düzenlendiğini şekillendiren çerçeveleri ve politikaları oluşturur. Temel amaç, önyargı ve istenmeyen sonuçlar gibi riskleri azaltırken etik YZ uygulamalarını ve toplumsal faydayı teşvik etmektir.
YZ yönetişimi, ML projelerinin çok önemli bir yönüdür, bu nedenle uçtan uca MLOps platformları YZ yönetişim yetenekleri sunar. Kapsamlı pazar rehberimizi okuyarak diğer YZ 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 = {{Karşılaştır 45+ MLOps Aracını}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/mlops-tools}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Haziran 2026}
}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.