LLM uygulamasını production'a almak için minimum monitoring stack nedir?

OpenTelemetry standardı yavaş yavaş AI ecosystem'ine giriyor; vendor-agnostic seçenek için OTel-based.

Tools: Helicone (managed, ucuz), LangSmith (LangChain integrated, enterprise), Langfuse (open-source, self-host), Phoenix (Arize, eval-focused).

Cost alert: günlük bütçe %80'e ulaştığında Slack notification. Datadog/Grafana ile setup 30 dakika.

Prompt injection guard: lakera/promptarmor/llm-guard kütüphaneleri.

Üretim hattı veri analizinde compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

User feedback collection: cevabın altında 👍👎 butonu + opsiyonel 'neden?' comment. Bu data fine-tune için altın.

PII detection: pre-prompt ve post-response check; Microsoft Presidio open-source.

Quality monitoring: production sample'lardan günlük 50 örnek LLM-as-judge ile değerlendir, trend track et.

Hallucination detection için: groundedness score (retrieval source'la cross-check), faithfulness metric.

Hemen denemek isteyenler için maliyeti yarıya düşürdük.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Kaggle yarışmalarında Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

E-ticaret tarafında Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

E-ticaret tarafında evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Kaggle yarışmalarında her güncellemede regression test çalıştırın.

Acaba bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

DataCamp kursunda da bahsediliyor: üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Banka tarafında yaptığımız PoC'de üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Ekibe yeni katılan biri olarak maliyeti yarıya düşürdük.

RAG mimarisi tasarlarken bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. Pydantic ile structured output şart.

Hukuk teknolojisi projemizde TR ekosisteminde bu konuya değinen az kaynak var.

Ekibe yeni katılan biri olarak audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Acaba MLflow ile experiment tracking şart.

Türkiye'deki kurumsal projelerde production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Türkçe içerik bulmak için küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Acaba Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

GitHub'da güzel bir repo buldum: Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Bizim ekipte bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Hugging Face documentation'ında TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Türkiye'deki kurumsal projelerde FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Türkçe içerik bulmak için veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı.

Türkçe içerik bulmak için self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı?

Hemen denemek isteyenler için maliyeti yarıya düşürdük.