MLOps ve Yapay Zeka İşletimi

Yapay zekanız değişiyor. Onu kim denetliyor?

Pilot aşamasının ardından veriler, modeller ve gereksinimler değişmeye devam eder. OTOKO®, yapay zeka uygulamalarınız için sürümleme, onaylar, izleme ve kurallara bağlı güncellemeyi kurar. Ekibiniz hangi sürümün çalıştığını, kalitesinin nasıl değerlendirildiğini ve sorun durumunda nasıl geri dönülebileceğini bilir.

Üstlendiklerimiz Projenizi görüşün

Roller ve runbook'lar içeren işletim modeli · OTOKO® tarafından planlama ve uygulama

OTOKO®'ya verdiğiniz görev

Sizin için üstlendiklerimiz.

Klasik modellerde kodu, veri durumunu, özellik tanımlarını ve model artefaktını birbirine bağlarız. Üretken (generative) uygulamalarda buna prompt, arama indeksi, araçlar ve model yapılandırması da eklenir. Bir model kaydı, onayları ve sorumlulukları kayıt altına alır. Erişim bilgileri artefaktlarla birlikte dağıtılmaz. Geliştirme ve üretim ortamları ayrı yetkiler alır. Bu sayede değişiklikler kontrol edilebilir ve arıza durumunda yalnızca en son bilinen kaynak koda bakmak yerine gerçekte kullanılan bileşenler yeniden oluşturulabilir.

Olası hizmet kapsamı

Model, veri ve yapılandırma sürümlerini onaylarla ilişkilendirmek
Her dağıtımdan önce otomatik kalite testleri kurmak
Veri kaymasını, yanıt süresini ve kaynak tüketimini izlemek
Güncellemeleri üretimdeki sürümle karşılaştırmak
Yapay zeka envanterini ve teknik belgeleri sorumlu denetim kuruluşlarınıza sunmak

Somut kapsamı, sizin katkınızı ve kabul kriterlerini başlamadan önce belirleriz.

Anlaşılır teknik anlatım

Görevi şöyle hayata geçiriyoruz.

Kaliteyi, maliyeti ve işletimi birlikte izlemek

Teknik erişilebilirlik, içerik olarak yanlış yanıtlar hakkında az şey söyler. Yanıt süresi, hatalar ve tüketime ilişkin ölçüm değerlerini uygun kalite geri bildirimleriyle birleştiririz. Veri kayması (data drift), değişen girdilere işaret eder ama henüz daha kötü sonuçların kanıtı değildir. Bu nedenle yeniden eğitim veya model değişikliği, sabit bir test veri kümesine karşı değerlendirilir. Kademeli bir dağıtım etkileri sınırlar; geri dönüş sürümleri ve kapatma seçenekleri önceden hazırlanır. Harici modellerde sağlayıcının sürüm değişikliklerini ve kesintilerini de dikkate alırız.

İşletim sorumluluğunu ve kanıtları belirlemek

İşletim kapsamı; teknik ve iş süreçlerine ilişkin arızalar için saatleri, alarm yollarını ve sorumlulukları belirtir. Onay yetkilileri yeni sürümlerin kalitesine karar verir. Devir kapsamına runbook'lar, sürüm özeti ve belgelenmiş kısıtlamalar dahildir. Veri koruma ve gerektiğinde ilgili yapay zeka gerekliliklerine yönelik olarak yetkili birimlere teknik bilgi sağlarız; işletim tek başına yasal uyum sağlamaz.

OTOKO®'nun Köln ofisindeki toplantı odası

Doğrulanabilir bir sonuç

Bununla çalışmaya devam edersiniz.

Roller ve runbook'lar içeren işletim modeli
Alarmlı izleme
Sürüm özeti ve teknik inceleme belgeleri

Devir, uygulamayı ve dokümantasyonu bir araya getirir. Üzerinde anlaşılan vakaları birlikte kontrol eder ve kalan görevleri kayıt altına alırız.

Projeniz ayrıntılarıyla

Modelleri kontrollü şekilde yayımlamak ve geliştirmeye devam etmek.

Deneyden yönetilen model işletimine giden yolu kurarız. Veri sürümleri, eğitim çalıştırmaları, artefaktlar ve onaylar, bir model değişikliğinden sonra bile üretimdeki bir kararın izlenebilir kalacağı şekilde birbirine bağlanır.

Deneyleri ve üretimdeki modelleri birbirinden ayırmak

Bir notebook genellikle dosyalar, kütüphaneler ve manuel olarak yürütülen adımlar hakkında örtük varsayımlar içerir. İlgili işleme adımlarını, bağımlılıkları kayıt altına alınmış, yeniden üretilebilir süreçlere dönüştürürüz. Her model artefaktına benzersiz bir sürüm atanır ve artefakt eğitim, yapılandırma ve değerlendirmeyle ilişkilendirilir.

Bir modelin kayıt defterine alınması tek başına onay anlamına gelmez. Yayımlamadan önce hangi kalite, güvenlik ve işletim kontrollerinin geçilmesi gerektiğini belirleriz. Teknik olarak çalışan bir modelin içerik kontrolü yapılmadan üretime alınmaması için iş değerlendirmesi ve teknik dağıtım birbirinden ayrı tutulur.

Kötüleşmeleri tespit etmek ve kontrollü şekilde tepki vermek

İşletim sırasında erişilebilirliği, yanıt sürelerini ve girdi verilerindeki değişiklikleri izleriz. Değişen bir veri dağılımı incelemeyi gerektiren bir durumdur, ancak daha kötü tahminlerin kanıtı değildir. İş sonuçlarının ancak daha sonra netleştiği durumlarda, bunların kalite değerlendirmesine geri beslenmesini planlarız.

Model değişiklikleri, üzerinde uzlaşılan bir karşılaştırma ve geri dönüş yoluyla gerçekleştirilir. Kullanım alanına bağlı olarak önce gölge değerlendirmeler veya sınırlı kullanıcı grupları anlamlı olabilir. Bir model geri alındığında, ilgili ön işleme ve arayüzlerin de bu modelle uyumlu olması gerekir. İşletim ekibiniz; arızalar, yeniden dağıtım ve iş açısından fark edilen anormalliklerin üst kademeye iletilmesi için kılavuzlar alır.

Örnek proje senaryosu

Hizmetin günlük işlere katkısı.

Örnek: Bir talep tahmini her ay yeniden eğitiliyor. Yeni sürüm önce sabit referans dönemlerine ve güncel iş sonuçlarına karşı test edilir. Yalnızca onaylanmış bir veri işleme ve model kombinasyonu üretime alınır; önceki kombinasyon bir geri dönüş için kullanılabilir durumda kalır.

Bu örnek olası bir süreci açıklar ve bir müşteri referansı değildir.

İlk adımdan önce

MLOps ve Yapay Zeka İşletimi hakkında sorularınız.

Her model otomatik olarak yeniden mi eğitilir?

Hayır. Tetikleyiciler ve onaylar önceden belirlenir. Yeni veriler uygun olmayabilir; güncellenmiş bir sürümün üzerinde anlaşılan karşılaştırmayı geçmesi gerekir.

Mevcut yapay zeka pilotları devralınabilir mi?

Evet, yetkiler, veri yolları, sürümler ve test edilebilirlik konusunda bir envanter çıkarmanın ardından. Eksik temel unsurlar, üretime alınmadan önce hedefe yönelik olarak tamamlanır.

Projeniz

Hangi görevi çözmek istiyorsunuz?

Mevcut durumunuzu ve istediğiniz sonucu tanımlayın. Seçilen hizmet, iletişim talebinize aktarılır.

Bu hizmeti talep edin

Menü

Yapay zekanız değişiyor. Onu kim denetliyor?

Sizin için üstlendiklerimiz.

Olası hizmet kapsamı

Görevi şöyle hayata geçiriyoruz.

Kaliteyi, maliyeti ve işletimi birlikte izlemek

İşletim sorumluluğunu ve kanıtları belirlemek

Bununla çalışmaya devam edersiniz.

Modelleri kontrollü şekilde yayımlamak ve geliştirmeye devam etmek.

Deneyleri ve üretimdeki modelleri birbirinden ayırmak

Kötüleşmeleri tespit etmek ve kontrollü şekilde tepki vermek

Hizmetin günlük işlere katkısı.

MLOps ve Yapay Zeka İşletimi hakkında sorularınız.

Hangi görevi çözmek istiyorsunuz?

İş Ortaklarımız

Sizin için üstlendiklerimiz.

Olası hizmet kapsamı

Görevi şöyle hayata geçiriyoruz.

Kaliteyi, maliyeti ve işletimi birlikte izlemek

İşletim sorumluluğunu ve kanıtları belirlemek

Bununla çalışmaya devam edersiniz.

Deneyleri ve üretimdeki modelleri birbirinden ayırmak

Kötüleşmeleri tespit etmek ve kontrollü şekilde tepki vermek

Hizmetin günlük işlere katkısı.

MLOps ve Yapay Zeka İşletimi hakkında sorularınız.

Uygun sonraki adımlar.

Hangi görevi çözmek istiyorsunuz?

İş Ortaklarımız