Veri ve Yapay Zekâ
LLMOps Danışmanlık Hizmetleri
Büyük dil modeli özelliklerinizi canlı ortamda güvenle çalıştırın: her sürümden önce test edilmiş, kalite ve maliyet açısından izlenen, güvenli. Yanınızda da kurucuların yönettiği bir ekip olsun.
Kurucularla görüşünLLMOps nedir, Authect ile neler elde edersiniz?
LLMOps (büyük dil modeli operasyonları), dil modeli özelliklerini canlı ortamda güvenilir şekilde çalıştırmaya yönelik uygulamaların bütünüdür: prompt'ları ve modelleri sürümlemek, yayına almadan önce test etmek, canlıya çıktıktan sonra kaliteyi ve maliyeti izlemek, veriyi de baştan sona güvende tutmak. Mühendislik, veri ve operasyon işlerini bir araya getirir. Bu işleri prototipte atlamak kolaydır, canlı ortamda atlamak ise pahalıya mal olur.
İlk LLM özelliğinizi yayına alıyor da olsanız, birkaçını zaten çalıştırıyor da olsanız, bu uygulamaları hayata geçirmenize yardımcı oluyoruz. Kurucular mevcut yapınızı sizinle birlikte inceler, işi de kıdemli bir mühendis yönetir. Yazılım mühendisliği, DevOps ve yapay zekâ deneyimini bir araya getirir ve her iyileştirmenin işinize ne kazandıracağını net biçimde ortaya koyarız.
Değerlendirme setlerinden pipeline'lara, dashboard'lardan runbook'lara kadar kurduğumuz her şey sizin kendi hesaplarınızda durur. Ekibiniz bizsiz de yönetebilsin diye her şeyi belgeleriz.
Faydalar
LLMOps'un kurumunuza faydaları
İyi kurulmuş bir LLMOps, umut vadeden bir prototipi güvenebileceğiniz, güvenle değiştirebileceğiniz ve maliyetini karşılayabileceğiniz bir özelliğe dönüştürür.
- 01
İnsan kaynağını ve bütçeyi daha iyi kullanma
Ortak pipeline'lar, araçlar ve standartlar sayesinde mühendisler, veri uzmanları ve operasyon ekibi aynı tabloya bakarak çalışır. Böylece yeni LLM özellikleri canlıya daha hızlı çıkar, model ve altyapı harcamaları da değer kattığı yere gider.
- 02
Daha kısa geliştirme döngüleri
Otomatik değerlendirme, bir prompt'ta, modelde ya da veri kaynağında yapılan değişikliğin sonucu iyileştirip iyileştirmediğini geliştiricilere dakikalar içinde gösterir. Böylece hızlı ilerleyebilir, hatalı sonuçları kullanıcılardan önce yakalayabilirler.
- 03
Daha düşük risk, daha güçlü güvenlik
Erişim kontrolleri, girdi ve çıktı doğrulaması, hassas verilerin korunması ve eksiksiz denetim kayıtları; veri sızıntısı, kötüye kullanım ve zararlı çıktı riskini azaltır, sorunların kaynağını bulmayı kolaylaştırır.
- 04
Önceden planlanabilir ölçeklenebilirlik
Kullanım, gecikme ve maliyet izleme; önbellekleme, yönlendirme ve kapasite planlamasıyla birlikte, talep arttıkça ve iş yükü dalgalandıkça özelliklerinizin hızlı ve uygun maliyetli kalmasını sağlar.
Temel bileşenler
LLMOps sürecinin temel bileşenleri
Veri mühendisliği ve veri yönetimi
Dil modellerinizin dayandığı veriyi toplayan, temizleyen, sürümleyen ve indeksleyen pipeline'ları kuruyoruz. Retrieval için doküman depolarından fine-tuning için veri setlerine kadar, hassas bilgileri her adımda koruyarak.
Hizmeti inceleyinDeneme ve değerlendirme
Gerçek vakalarınızdan değerlendirme setleri oluşturuyor, prompt'ları, modelleri ve fine-tune'ları bu setlerle test ediyoruz. Doğruluk, güvenlik, gecikme ve maliyeti ölçtüğümüz için her değişiklik kanıta dayalı bir karar olur.
Dağıtım ve izleme
LLM özelliklerini kademeli olarak yayına alıyoruz: sürümlenmiş prompt'lar ve modeller, geri alma imkânı, kalite, drift, gecikme ve harcamanın canlı izlenmesi ve doğru kişiye ulaşan uyarılarla.
Pipeline yönetimi
Veriyi, değerlendirmeyi ve dağıtımı birbirine bağlayan uçtan uca pipeline'lar tasarlıyoruz. Böylece modellerde, prompt'larda ve bilgi tabanında yapılan güncellemeler, kodunuzla aynı test edilmiş ve tekrarlanabilir yoldan canlıya çıkar.
Hizmeti inceleyin
Dil modeli özelliklerinizi canlı ortama hazırlamak için uzman desteğine mi ihtiyacınız var? Doğrudan kurucularla konuşun.
Bize ulaşınNeden Authect
LLMOps danışmanlığı için neden Authect?
- 01
DevOps, ML ve yapay zekâ deneyimi bir arada
Projelerimizi yöneten kıdemli mühendisler yazılım, altyapı ve yapay zekâ özellikleri geliştirir. Bu yüzden LLMOps yapınız ayrı bir silo olarak kalmaz, teknoloji yığınınızın geri kalanıyla uyum içinde çalışır.
- 02
Uçtan uca LLMOps desteği
Model seçiminden değerlendirme altyapısına, dağıtımdan izleme ve maliyet kontrolüne kadar tüm yaşam döngüsünde destek veriyoruz. LLM özelliklerinizi biz de geliştirmiş olabiliriz, başkası da.
- 03
Doğrudan konuşabileceğiniz kurucular
Satış temsilcisiyle değil, doğrudan kurucularla ve işi yapan mühendisle çalışırsınız. Bu yüzden her önerinin arkasındaki gerekçeyi de öğrenirsiniz.
- 04
Ekibinizin sahiplenmesi için kurulur
Her pipeline'ı, dashboard'u ve runbook'u belgeliyor, hesapları size devrediyoruz. Böylece ekibiniz LLMOps'u kendi başına, güvenle yönetip geliştirebilir.
Yazılar
HaberWeekly briefing, 4 November 2026: the $6.3bn Binance heist, HTTP2Shell keeps spreading, and one robots.txt line for AI trainingHaberi görüntüle 
Ar-GeHow to evaluate LLM features in production: test sets, judges, metrics and budgetsAr-Ge yazısını görüntüle 
RehberHow to add AI to your product: a practical guide to LLM featuresRehberi görüntüle 
Ar-GeRAG in production: what actually decides answer quality?Ar-Ge yazısını görüntüle
SSS
LLMOps hakkında sık sorulan sorular
LLM ne anlama gelir?
LLM, büyük dil modeli (large language model) demektir: dili anlamak ve üretmek için büyük miktarda metinle eğitilmiş bir sinir ağı. LLM'ler modern yazılımlarda asistanlara, özetlemeye, aramaya, doküman işlemeye ve daha birçok özelliğe güç verir.
Bir iş uygulamasında LLM ne işe yarar?
İhtiyaç duyulduğunda dili okur ve yazar: dokümanlarınıza dayanarak soruları yanıtlar, yanıt taslakları hazırlar, formlardan veri çıkarır, talepleri sınıflandırır ya da bir ajan için adımları planlar. Etrafındaki uygulama ise doğru veriyi sağlar, çıktıyı kontrol eder ve sonraki adıma karar verir.
LLMOps'un amacı nedir?
Dil modeli özelliklerini gerçek kullanıcıların karşısına çıktıktan sonra güvenilir kılmak. Yani kalitenin korunup korunmadığını bilmek, maliyeti ve gecikmeyi kontrol altında tutmak, veriyi korumak ve prompt'ları ya da modelleri güvenle değiştirebilmek.
MLOps ile LLMOps arasındaki fark nedir?
MLOps, genel olarak makine öğrenmesi modellerinin eğitilmesini, dağıtılmasını ve izlenmesini kapsar. LLMOps buna dil modellerine özgü konuları ekler: prompt'ları ve retrieval'ı yönetmek, serbest metin çıktılarını değerlendirmek, zararlı ya da uydurma çıktılara karşı önlem almak ve model sağlayıcılarının kullanıma dayalı maliyetlerini yönetmek.
LLMOps ile AgentOps arasındaki fark nedir?
AgentOps, araçlar ve sistemler üzerinde eylem gerçekleştiren yapay zekâ ajanlarına odaklanır. LLMOps'un üzerine kurulur; çok adımlı çalışmaların izlenmesini, araç yetkilerini, onay adımlarını ve tek tek yanıtlar yerine görevlerin bütün olarak değerlendirilmesini ekler.
LLM inference optimizasyonu nedir?
Her model çağrısını kaliteden ödün vermeden daha hızlı ve daha ucuz hâle getirmektir. Örneğin yeterli olduğu yerde daha küçük bir model seçmek, tekrar eden istekleri önbelleğe almak, prompt'ları kısaltmak, işleri toplu yürütmek ve zor soruları daha güçlü modellere yönlendirmek.