Kurumsal DüzeydeAI Altyapısı
Güvenilirlik, güvenlik ve performansla kurumsal AI girişimlerini destekleyen ölçeklenebilir veri altyapısı ve MLOps çözümleri.
MLOpsUygulama Sürecimiz
İş gereksinimlerinizle ölçeklenen kurumsal düzeyde AI altyapısı oluşturmak için sistematik bir yaklaşım.
Altyapı Değerlendirmesi
Mevcut veri altyapısının değerlendirilmesi, boşlukların belirlenmesi ve ölçeklenebilir mimarinin tasarlanması.
Ana Çıktılar:
Platform Geliştirme
Otomatik pipeline'lar ve izleme sistemleri ile MLOps platformlarının oluşturulması ve yapılandırılması.
Ana Çıktılar:
Sistem Entegrasyonu
MLOps platformunun mevcut sistemlerle entegrasyonu ve yönetişim çerçevelerinin kurulması.
Ana Çıktılar:
Optimizasyon & Destek
Performans optimizasyonu, takım eğitimi ve devam eden destek ve bakım sağlanması.
Ana Çıktılar:
KapsamlıMLOps Çözümleri
Kurumsal AI girişimlerini ölçekte desteklemek için kapsamlı veri altyapısı ve MLOps hizmetleri.
Kurumsal Veri Platformu
AI iş yükleri için veri toplama, işleme ve depolama işlemlerini yöneten ölçeklenebilir veri platformları.
Neler Dahil:
- Veri Gölü Mimarisi
- Gerçek Zamanlı İşleme
- Veri Kataloglama
- Kalite İzleme
- Yönetişim Çerçevesi
Ana Faydalar:
Model Operasyonları (ModelOps)
Geliştirmeden üretim dağıtımına kadar uçtan uca model yaşam döngüsü yönetimi.
Neler Dahil:
- Model Kayıt Defteri
- Otomatik Dağıtım
- A/B Testi
- Performans İzleme
- Versiyon Kontrolü
Ana Faydalar:
Pipeline Otomasyonu
Makine öğrenmesi modellerinin eğitimi, doğrulanması ve dağıtımı için otomatik ML pipeline'ları.
Neler Dahil:
- Eğitim Otomasyonu
- Doğrulama Pipeline'ları
- Dağıtım Otomasyonu
- Geri Alma Yetenekleri
- Pipeline İzleme
Ana Faydalar:
AI İzleme & Gözlemlenebilirlik
AI model performansı, veri kayması ve sistem sağlığı için kapsamlı izleme çözümleri.
Neler Dahil:
- Model İzleme
- Veri Kayması Tespiti
- Performans Analitiği
- Uyarı Sistemleri
- Dashboard Oluşturma
Ana Faydalar:
AI Güvenlik & Uyumluluk
Kurumsal AI dağıtımları için güvenlik çerçeveleri ve uyumluluk çözümleri.
Neler Dahil:
- Güvenlik Çerçeveleri
- Erişim Kontrolleri
- Denetim İzleri
- Uyumluluk İzleme
- Risk Değerlendirmesi
Ana Faydalar:
Bulut Dostu MLOps
Konteynerleştirme ve orkestrasyon teknolojilerini kullanan bulut dostu MLOps çözümleri.
Neler Dahil:
- Kubernetes Orkestrasyonu
- Konteyner Yönetimi
- Otomatik Ölçekleme
- Çoklu Bulut Desteği
- Maliyet Optimizasyonu
Ana Faydalar:
Edge AI Dağıtımı
Düşük gecikme ve çevrimdışı yetenekler için edge'de AI modellerinin dağıtımı ve yönetimi.
Neler Dahil:
- Edge Dağıtımı
- Model Optimizasyonu
- Çevrimdışı Yetenekler
- Uzaktan Yönetim
- Performans İzleme
Ana Faydalar:
AI Altyapınızı Ölçeklendirmeye Hazır mısınız?
AI girişimlerinizi ölçekte destekleyen kurumsal düzeyde veri boru hatları ve MLOps sistemleri oluşturun.