DevOps & AI/ML Pipeline

AI/ML projelerinizi üretim ortamına güvenli ve sürekli şekilde deploy eden MLOps süreçleri ve otomatik pipeline'lar kurun.

Sürekli Entegrasyon

CI/CD pipeline'ları ile otomatik model deployment

Model İzleme

Üretim ortamında model performans takibi

Otomatik Ölçeklendirme

Yük bazlı otomatik kaynak yönetimi

MLOps ve DevOps Çözümlerimiz

AI/ML projelerinizi güvenilir, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir hale getirin

Pipeline Bileşenleri

Veri Pipeline'ı

Otomatik veri toplama, temizleme ve validasyon

Model Training Pipeline

Otomatik model eğitimi ve hiperparametre optimizasyonu

Deployment Pipeline

Staging ve production ortamlarına güvenli deploy

Monitoring Pipeline

Performans izleme ve otomatik uyarı sistemleri

Kullandığımız Teknolojiler

Docker & Kubernetes

Konteyner tabanlı deployment ve orkestrasyon

GitLab CI/CD

Sürekli entegrasyon ve deployment pipeline'ları

MLflow & Kubeflow

MLOps platformları ve experiment tracking

MLOps Uygulama Süreci

5 adımda DevOps ve MLOps pipeline kurulumu

1

Analiz

Mevcut süreçlerin değerlendirilmesi

2

Tasarım

Pipeline mimarisi ve toolchain seçimi

3

Kurulum

CI/CD pipeline'larının implementasyonu

4

Test

Pipeline test ve validasyon süreçleri

5

İzleme

Sürekli monitoring ve optimizasyon

DevOps & MLOps ile Elde Edilen Sonuçlar

Otomatik pipeline'lar ile artan verimlilik

%80+

Deployment Hızı

Otomatik CI/CD ile hızlı deploy

%95+

Güvenilirlik

Otomatik test ve validasyon

%70+

Operasyonel Verimlilik

Manuel işlemlerin azalması

24/7

Monitoring

Kesintisiz sistem izleme

AI/ML Pipeline'larınızı Profesyonelleştirin

DevOps ve MLOps best practices ile AI projelerinizi üretim ortamına güvenle taşıyın.