Kullandığın Kadar Öde - AI Model Orchestration and Workflows Platform
Makine öğrenimi (ML) modellerini etkili bir şekilde yönetmek, yapay zeka girişimlerini ölçeklendirmek açısından kritik öneme sahiptir. Bu makalede, deneme, dağıtım, izleme ve maliyet optimizasyonunu kapsayan, makine öğrenimi iş akışlarını kolaylaştırmak için tasarlanmış önde gelen altı platform değerlendirilmektedir. Her platform, kurumsal düzeyde uyumluluktan açık kaynak esnekliğine kadar belirli kullanım örneklerine göre uyarlanmış farklı özellikler sunar. İşte incelenen platformların anlık görüntüsü:
Bu platformlar, "model mezarlıklar" ve dağıtım darboğazları gibi zorlukları ele alarak ekiplerin yapay zekayı verimli bir şekilde operasyonel hale getirmesine olanak tanıyor. Küresel MLOps pazarının 1,58 milyar dolardan (2024) 19,55 milyar dolara (2032) büyüyeceği ve bunun da başarı için doğru platform seçimini zorunlu kılacağı öngörülüyor.
ML Model Yönetimi için Önde Gelen 6 Yapay Zeka Platformunun Karşılaştırması
Amazon SageMaker, AWS kullanıcıları için özel olarak tasarlanmış kapsamlı bir makine öğrenimi platformudur. Modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için eksiksiz bir araç paketi sunarak, AWS hizmetleriyle ölçeklenebilirlik ve sorunsuz entegrasyon gerektiren üretim düzeyindeki iş akışları ve kurumsal uygulamalar için idealdir.
SageMaker, ilk denemelerden üretimde devreye almaya kadar makine öğrenimi sürecinin her aşamasını destekler. Platform, yerleşik algoritmalar, AutoML araçları, ölçeklenebilir altyapı ve otomatik ölçeklendirme, A/B testi ve sapma tespiti gibi gelişmiş dağıtım seçenekleri gibi özelliklerle model geliştirmeyi basitleştirir. Bu yetenekler, karmaşık makine öğrenimi iş akışlarının yönetilmesi için güçlü bir temel oluşturur.
Haziran 2024'ten bu yana SageMaker, önceki Experiments modülünün yerine yönetilen bir MLflow izleme sunucusu ekledi. Bu entegrasyon, kullanıcıların deneyleri izlemesine, model kayıtlarını yönetmesine ve çıkarım yapmasına olanak tanır. Ancak, özel çalıştırma sorguları gibi bazı gelişmiş MLflow özellikleri, SageMaker'ın arka ucunun özel yapısı nedeniyle kullanılamaz.
SageMaker'ın MLflow entegrasyonu PyTorch, TensorFlow, Keras, scikit-learn ve HuggingFace gibi popüler makine öğrenimi çerçeveleriyle uyumluluğu sağlar. Ayrıca Lambda, S3 ve EventBridge gibi diğer AWS hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde çalışarak kullanıcıların kolaylaştırılmış makine öğrenimi hatları oluşturmasına yardımcı olur. Ancak platformun AWS ile derin entegrasyonu satıcı bağımlılığına yol açabilir; kuruluşların çoklu bulut veya hibrit bulut stratejilerini benimsemeyi amaçlıyorlarsa bunu dikkate almaları gerekir.
SageMaker'ın dikkate değer zorluklarından biri maliyetleri yönetmektir. Müh. Dr. Hasan Monsur şunu belirtiyor: "Maliyetler hızla artabiliyor." Platformun kapsamlı özellikleri ve ölçeklenebilir altyapısı, özellikle çok sayıda deney yürüten veya yüksek trafikli modeller sunan ekipler için önemli harcamalara yol açabilir. Bunu azaltmak için kuruluşların kullanımlarını yakından izlemesi ve beklenmedik masraflardan kaçınmak için AWS maliyet yönetimi araçlarından yararlanması gerekir.
Google Cloud Vertex AI, Google'ın gelişmiş makine öğrenimi araçlarını daha geniş Google Cloud ekosistemiyle entegre etmek için tasarlanmış, tümüyle yönetilen bir platformdur. Makine öğrenimi yaşam döngüsü için uçtan uca destek sağlayarak ekiplerin model oluşturmadan dağıtıma kadar görevleri yerine getirmesini kolaylaştırır.
Vertex AI, eğitim modellerinden dağıtıma kadar her şeyi kapsayarak ve sürekli izleme yoluyla performanslarını güvence altına alarak tüm makine öğrenimi sürecini basitleştirir. Hem benzersiz ihtiyaçlara göre uyarlanmış özel model eğitimi hem de daha hızlı iş akışları için az kodlu AutoML seçenekleriyle esneklik sunar. Ekipler, Vertex Pipelines'ı kullanarak eğitimi, doğrulamayı ve tahminleri tek bir birleşik arayüz üzerinden yönetebilir. Yönetilen uç noktalar ve yerleşik izleme araçları, üretim gözetimini geliştirerek ekiplerin sorunsuz operasyonlar sürdürmesine yardımcı olur.
Platform, TensorFlow, PyTorch ve Scikit-learn gibi popüler çerçeveleri destekleyerek kullanıcıların Google'ın altyapısından yararlanırken tanıdık araçlarla çalışmasına olanak tanıyor. Vertex AI ayrıca BigQuery, Looker, Google Kubernetes Engine ve Dataflow gibi diğer Google Cloud hizmetleriyle de sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu birbirine bağlı ortam, veri işleme, model eğitimi ve devreye alma için akıcı bir iş akışı sağlar.
Fiyatlandırma kullanıcı başına saat başına 0,19 ABD dolarından başlar ve toplam maliyetler hizmet kullanımına bağlıdır. Beklenmedik masraflardan kaçınmak için kullanımı yakından takip etmek önemlidir.
Azure Machine Learning, developed by Microsoft, is a robust platform tailored for organizations that require end-to-end management of machine learning (ML) models. From development to deployment and ongoing monitoring, it’s particularly well-suited for industries where security and compliance are non-negotiable.
Bu platform, tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü kapsayarak deneme izleme, otomatik yeniden eğitim ve esnek dağıtım seçenekleri gibi araçlar sunar. MLflow uyumlu çalışma alanı, deneme izlemeyi ve model kayıt defteri yönetimini basitleştirerek Azure'un kapsamlı altyapısıyla sorunsuz entegrasyon sağlar. Bu özellikler, onu makine öğrenimi iş akışlarını etkili bir şekilde yönetmek için kapsamlı bir çözüm haline getirir.
Azure Machine Learning, TensorFlow, PyTorch ve Scikit-learn gibi popüler çerçeveleri destekler. Kullanıcılar, Azure'un güçlü altyapısından yararlanırken denemeleri izlemek için MLflow uyumlu çalışma alanından yararlanabilir. Platform ayrıca Azure ADLS ve Azure Blob Depolama gibi Azure depolama çözümleriyle de sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bulut tabanlı Kubernetes kümelerinden uç cihazlara kadar dağıtım seçenekleri eşit derecede çeşitlidir ve çeşitli kullanım durumları için esneklik sağlar.
Platform, gelişmiş yönetişim özellikleri sunarak yaşam döngüsü yönetiminin ötesine geçiyor. Düzenlemeye tabi sektörler göz önünde bulundurularak tasarlanan Azure Machine Learning, kurumsal standartların karşılanmasını sağlayan yerleşik güvenlik önlemleri ve uyumluluk araçları içerir. Denetim izleri ve ayrıntılı uyumluluk belgeleri gibi özellikler, onu sıkı gözetim gerektiren kuruluşlar için ideal bir seçim haline getiriyor.
Azure Machine Learning, çeşitli ML çerçevelerini ve altyapılarını destekleyerek büyük ölçekli işlemleri gerçekleştirecek şekilde oluşturulmuştur. Bilgi işlem kaynaklarını ölçeklendirme yeteneği, tutarlı performans sağlayarak makine öğrenimi yeteneklerini artırmak isteyen kuruluşlar için güvenilir bir seçim olmasını sağlar.
Databricks provides a managed version of MLflow that blends the flexibility of open-source tools with the stability of enterprise-grade infrastructure. This solution integrates effortlessly with the broader Databricks ML/AI ecosystem, including Unity Catalog and Model Serving, creating a unified space for machine learning workflows. It’s designed to support smooth, end-to-end ML operations while maintaining efficiency.
Databricks ensures full lifecycle management by combining MLflow’s core features - Tracking, Model Registry, Projects, Models, Deployments for LLMs, Evaluate, and Prompt Engineering UI - with its platform’s robust capabilities. This integration streamlines the entire process, from experiment tracking to model deployment.
Databricks, bu yaşam döngüsü araçlarının ötesinde, çok çeşitli çerçeveler ve depolama çözümleriyle sorunsuz bir şekilde çalışarak teklifini güçlendirir.
One of Databricks’ standout features is MLflow’s open interface, which connects with over 40 applications and frameworks, such as PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, OpenAI, HuggingFace, LangChain, and Spark. It also supports multiple storage solutions, including Azure ADLS, AWS S3, Cloudflare R2, and DBFS, handling datasets of any size - even files as large as 100 TB. On top of this, the platform offers built-in user and access management tools, simplifying team collaboration.
Bu yüksek düzeyde birlikte çalışabilirlik, dağıtılmış ortamlarda sorunsuz ölçeklenebilirlik sağlar.
MLflow'lu Databricks, Apache Spark entegrasyonuyla dağıtılmış küme yürütmeyi ve paralel hiperparametre ayarlamayı destekler. Merkezi Model Kaydı, model keşfini ve sürüm takibini geliştirir; bu, özellikle aynı anda çeşitli modeller üzerinde çalışan birden fazla veri bilimi ekibine sahip kuruluşlar için kullanışlıdır.
Databricks’ pricing starts at $0.07 per DBU, and the managed MLflow solution is included at no extra cost. This pricing model makes it possible to scale machine learning operations without a steep upfront investment.
MLflow'un açık kaynak sürümü, tümü Apache-2.0 lisansı altında, makine öğrenimi yaşam döngüsünün tamamını yönetmek için kapsamlı bir çözüm sunar. Bu yaklaşım, kullanıcıların belirli bir satıcıya bağlı kalmadan makine öğrenimi altyapıları üzerinde tam kontrole sahip olmalarını sağlar. Özelleştirme ve kullanıcı özerkliğine odaklanarak kurumsal platformlara esnek bir alternatif olarak hizmet eder.
MLflow, makine öğrenimi modellerini geliştirmek, dağıtmak ve yönetmek için hepsi bir arada bir ortam sağlar. Deney takibini destekler, tekrarlanabilirlik sağlar ve tutarlı dağıtımı kolaylaştırır. Platform, parametreler, kod sürümleri, ölçümler ve çıktı dosyaları gibi önemli ayrıntıları günlüğe kaydeder. Son güncellemeler, hızlı mühendislik için bir LLM deneme izleyicisi ve ilk araçları sunarak yeteneklerini daha da genişletti.
Açık bir arayüze sahip MLflow, PyTorch, TensorFlow ve HuggingFace dahil 40'tan fazla uygulama ve çerçeveyle sorunsuz bir şekilde bütünleşir. Ayrıca Azure ADLS ve AWS S3 gibi dağıtılmış depolama çözümlerine de bağlanarak 100 TB'ye kadar veri kümelerini destekler. Ek olarak, MLflow Tracing artık gözlemlenebilirliği ve izleme araçlarıyla uyumluluğu geliştiren OpenTelemetry desteğini içeriyor.
MLflow, küçük projelerden büyük ölçekli Büyük Veri uygulamalarına kadar zahmetsizce ölçeklenir. Apache Spark aracılığıyla dağıtılmış yürütmeyi destekler ve birden fazla paralel çalışmayı işleyebilir; bu da onu hiper parametre ayarlama gibi görevler için ideal kılar. Merkezi Model Kaydı, veri bilimi ekipleri arasında model keşfini, sürüm yönetimini ve işbirliğini kolaylaştırır.
MLflow'un kullanımı ücretsiz olsa da, kendi kendine barındırma ek sorumluluklar getirir. Kuruluşların kurulum, yönetim ve devam eden bakım işlemlerini üstlenmesi gerekir. Altyapı ve personel maliyetleri kullanıcıya aittir ve açık kaynak sürümünde yerleşik kullanıcı ve grup yönetimi araçları bulunmamaktadır. Bu, ekiplerin kendi güvenlik ve uyumluluk önlemlerini uygulaması gerektiği anlamına gelir ve bu da başka bir karmaşıklık katmanı ekler.
Prompts.ai, büyük dil modelleri (LLM'ler) üzerine inşa edilen uygulamalara yönelik istemleri ve deneyleri yönetme konusunda uzmanlaşmıştır. Tam ölçekli MLOps platformlarını değiştirmek yerine uygulama katmanında çalışarak istemleri, model yapılandırmalarını, girdileri, çıktıları ve çeşitli deneylerdeki değerlendirme ölçümlerini takip eder. ABD merkezli ekipler genellikle bunu AWS, GCP, Azure veya Vercel gibi mevcut bulut altyapılarıyla entegre ederken, model eğitimi ve dağıtımı gibi görevler için diğer platformları kullanmaya devam ediyor. Bu bölüm, istemler.ai'nin LLM tabanlı uygulamalar için yaşam döngüsü yönetimini, birlikte çalışabilirliği, yönetişimi, ölçeklenebilirliği ve maliyet verimliliğini nasıl iyileştirdiğini araştırıyor.
istemleri.ai, istemler ve yapılandırmalar için sürüm kontrolü, bilgi istemi ve model varyasyonları için A/B testi ve gecikme, başarı oranları ve kullanıcı geri bildirimi gibi ölçümlerin gerçek zamanlı izlenmesi gibi özellikler sunarak kritik yaşam döngüsü öğelerinin üstesinden gelir. Ayrıca LoRA (Düşük Sıralı Uyarlama) modellerinin eğitimini ve ince ayarını destekleyerek ekiplerin önceden eğitilmiş büyük modelleri özelleştirmesine olanak tanır. Ayrıca platform, AI Aracılarının geliştirilmesini kolaylaştırır ve Slack, Gmail ve Trello gibi kurumsal araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olan iş akışlarını otomatikleştirir. Model eğitimi gibi diğer yaşam döngüsü süreçleri standart bulut platformları aracılığıyla yönetilmeye devam eder.
Platform, birleşik bir arayüz aracılığıyla GPT, Claude, LLaMA ve Gemini dahil 35'ten fazla önde gelen yapay zeka modeline erişimi kolaylaştırıyor. ABD merkezli ekipler genellikle istemleri, yanıtları ve ABD yerel saat dilimlerindeki kullanıcı kimlikleri, plan türleri ve zaman damgaları gibi meta verileri günlüğe kaydetmek için SDK veya REST API'sinden yararlanarak, istemleri.ai'yi API'ler aracılığıyla AWS, GCP veya Azure gibi bulut sağlayıcılarla entegre eder. Ekipler, Kubernetes tabanlı kurulumlar için, daha geniş izleme için Prometheus ve Grafana gibi gözlemlenebilirlik araçlarına güvenmeye devam ederken, paylaşılan ara yazılımları kullanarak mikro hizmetlerde Prompts.ai oturum açma işlemi gerçekleştirebilir.
prompts.ai strengthens governance by centralizing and versioning prompts and configurations, while maintaining detailed logs of every interaction, including the prompts, models, and parameters used. These logs create audit trails that enhance explainability and reproducibility - key requirements in regulated industries like finance and healthcare. The platform adheres to SOC 2 Type II, HIPAA, and GDPR best practices and began its SOC 2 Type 2 audit on 19 Haziran 2025. However, stricter U.S. regulatory needs, such as data anonymization, role-based access control, and data residency requirements, are typically handled within an organization’s backend and cloud setup.
Yüksek hacimli LLM çağrılarını yönetecek şekilde tasarlanan Prompts.ai, gecikmeyi en aza indirmek için yalnızca en önemli meta verileri yakalar. ABD merkezli birçok SaaS ekibi, günlükleri toplu olarak veya eşzamansız olarak Prompts.ai'ye göndermek için dahili bir proxy katmanı kullanarak performansı yavaşlatabilecek darboğazlardan kaçınır. Ölçeklenebilirlik hususları genellikle günlük alımı için ağ verimini, büyük veri kümeleri için depolama maliyetlerini ve saklama stratejilerini içerir. Yaygın uygulamalar arasında, uzun vadeli analiz için toplu ölçümleri tutarken tam günlük saklama sürelerinin 30 ila 90 gün arasında ayarlanması yer alır.
prompts.ai provides detailed cost tracking by linking each logged interaction to its model usage, token consumption, and associated costs in U.S. dollars. Teams can analyze expenses at various levels - such as by endpoint, feature, or user segment - and run experiments to compare models (e.g., GPT-4 versus a smaller or open-source model on Vertex AI) to find the right balance between quality and cost. Useful metrics include average and 95th percentile costs per request, cost per monthly active user, cost per workflow, and cost per successful task completion. For instance, a U.S. B2B SaaS company using prompts.ai discovered that tweaking a prompt slightly and using a more affordable model maintained high user satisfaction while cutting costs by 30–40%.
Ayrıntılı platform incelemelerine daldıktan sonra, Prompts.ai'nin temel güçlü yönlerinin ve yetersiz kalabileceği alanların anlık görüntüsünü burada bulabilirsiniz.
Prompts.ai, büyük dil modeli (LLM) uygulamalarını yönetmek için ileriyi düşünen bir yaklaşım benimser. SOC 2, HIPAA ve GDPR gibi sıkı uyumluluk standartlarına bağlı kalarak 35'ten fazla önde gelen yapay zeka modeline kesintisiz erişim sağlar. Kullanıcılar, AI giderlerinin potansiyel olarak %98'e kadar azalmasıyla etkileyici maliyet tasarrufları bildirdiler. Ancak platformun, özel model eğitimi desteğinin olmaması ve en gelişmiş özelliklerine yalnızca üst düzey planlarla erişilebilmesi gibi bazı sınırlamaları var.
Doğru makine öğrenimi modeli yönetim platformunu seçmek, onu altyapınızla, ekip uzmanlığınızla ve iş hedeflerinizle uyumlu hale getirmek anlamına gelir. Amazon SageMaker, S3 ve CloudWatch gibi hizmetlerle kusursuz entegrasyonu sayesinde halihazırda AWS kullanan ekipler için güçlü bir seçimdir. Google Cloud Vertex AI, BigQuery ve AutoML gibi araçlardan yararlanarak verilere odaklanan kuruluşlara hitap eder. Düzenlemeye tabi sektörlerdeki kuruluşlar için Azure Machine Learning, yönetişime ve hibrit bulut özelliklerine verdiği önemle öne çıkıyor.
Belirli satıcılardan esneklik ve bağımsızlık arayanlar için MLflow (Açık Kaynak), deneme izleme ve model kaydı gibi özelliklerle bütçeye uygun bir çözüm sunar. MLflow'lu Databricks, büyük ölçekli veri yönetimini yönetmek üzere tasarlanmış gelişmiş göl evi özellikleri sunarak bunu genişletiyor. Öte yandan, Prompts.ai odak noktasını LLM orkestrasyonuna kaydırarak ABD merkezli ekiplere 35'ten fazla önde gelen yapay zeka modeline anında erişim, kurumsal düzeyde uyumluluk ve önemli maliyet avantajları sağlıyor.
Bu ayrımlar, özellikle birçok işletmenin yapay zeka girişimlerini ölçeklendirmede zorluklarla karşılaştığı göz önüne alındığında, platform seçiminin öneminin altını çiziyor. Araştırmalar, dünya çapındaki kuruluşların yaklaşık %74'ünün yapay zeka projelerini pilot aşamadan üretim aşamasına geçirmekte zorlandığını ve yapay zeka modellerinin neredeyse %90'ının pilot aşamanın ötesine geçemediğini ortaya koyuyor. Bu tür engellerle birlikte platformların maliyet şeffaflığına, CI/CD entegrasyonuna ve güçlü gözlemlenebilirlik özelliklerine öncelik vermesi gerekiyor. Küresel MLOps pazarının 2024'te 1,58 milyar dolardan 2032'ye kadar 19,55 milyar dolara çıkmasının beklenmesi nedeniyle bu özellikle önemlidir.
Makine öğrenimi modellerini yönetmek için bir yapay zeka platformu seçerken eğitim, dağıtım, izleme ve sürüm kontrolü gibi temel yeteneklere çok dikkat edin. Platformun mevcut araçlarınız ve iş akışlarınızla sorunsuz bir şekilde entegre olduğundan emin olun ve artan veri hacimlerine ve daha karmaşık modellere uyum sağlayacak şekilde etkili bir şekilde ölçeklenebildiğini doğrulayın.
Ayrıca platformun özel kullanım durumlarınıza ne kadar uygun olduğunu değerlendirin. Güçlü yönetim sağlayan, model doğruluğunun ve uyumluluğunun zaman içinde korunmasına yardımcı olan özellikleri arayın. Kuruluşunuzun hedeflerine ve gereksinimlerine zahmetsizce uyum sağlarken tüm model yaşam döngüsünü basitleştiren araçları tercih edin.
AI platforms are designed to keep expenses in check with features like automatic scaling, which adjusts compute resources based on demand, ensuring efficient usage. They also provide cost monitoring tools to help track spending in real time and budget alerts to notify users before they exceed their limits. With a pay-as-you-go pricing model, you’re charged only for the compute, storage, and deployment services you use, making it easier to manage costs while maintaining streamlined operations.
Bu yapay zeka platformları GitHub, Azure DevOps, Power BI, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Docker ve Kubernetes gibi popüler araç ve hizmetlerle zahmetsizce çalışacak şekilde tasarlandı. Ayrıca AWS, Google Cloud ve Azure gibi önde gelen bulut sağlayıcılarıyla da sorunsuz bir şekilde entegre olurlar.
API'ler, komut satırı arayüzleri (CLI) ve yaygın olarak kullanılan çerçevelerle uyumluluk gibi özellikler sunan bu platformlar, iş akışlarını basitleştirir, ortamları verimli bir şekilde yönetir ve esnek çoklu bulut dağıtımını destekler. Bu entegrasyon düzeyi, mevcut sistemlerle uyumluluğu korurken daha sorunsuz bir makine öğrenimi modeli yaşam döngüsü sağlar.
