MLOps + Prompt Engineering Entegrasyonu
Mevcut MLOps stack'e prompt engineering entegrasyonu. Model registry, monitoring, deployment pipelines.
Şükrü Yusuf KAYA
8 min read
AdvancedMLOps + Prompt Engineering
Mevcut MLOps Stack'e Entegrasyon#
Mevcut Tools'larla Eşleme#
text
MLOps Component → Prompt Eng. Equivalent─────────────────────────────────────────────Model Registry → Prompt Registry (versioned)Feature Store → Few-shot Example StoreTraining Pipeline → Eval Pipeline (CI)Model Monitoring → LLM Observability (LangSmith, Langfuse)Drift Detection → Output Quality DriftA/B Test → Prompt A/B TestRollback → Prompt Version RollbackFeature Flags → Prompt Flags (route % traffic)MLOps ↔ PromptOps mapping
Pratik: Mevcut MLflow / Kubeflow / SageMaker stack'in zaten varsa, ona LLM observability layer (Langfuse) ekle. Sıfırdan ayrı stack kurma.
Yorumlar & Soru-Cevap
(0)Yorum yazmak için giriş yap.
Yorumlar yükleniyor...
Related Content
1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Bu Eğitim Hakkında ve Verimli Çalışma Yöntemi
Start Learning1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş
Yapay Zekâ → Üretken AI → LLM: Bağlamsal Harita
Start Learning1. Temeller — Yapay Zekâ ve LLM'lere Giriş