EU AI Act 2025'te yürürlüğe giriyor — Türk şirketleri için ne ifade ediyor?

Risk sınıflandırması: Unacceptable (yasak), High-risk (sıkı reg), Limited-risk (transparency obl.), Minimal-risk (free).

ISO 42001 (AI Management System) standartı: EU AI Act compliance için ön hazırlık. Sertifikasyon mümkün.

High-risk olanlar: işe alım, kredi skoru, education assessment, biometric ID, kritik altyapı. Detaylı compliance dokümantasyonu gerek.

GPAI (General Purpose AI Models): foundation modeller için extra reg. Eğer Llama fine-tune ediyorsanız ve EU'da deploy ediyorsanız bunu düşünün.

Timeline: 2024 Aug yürürlük, 2025-2027 arası kademeli uygulama. High-risk 36 ay, GPAI 12 ay grace period.

Cezalar ciddi: GDPR'dan daha yüksek (en yüksek tier €35M veya global ciro %7).

Bizim danışmanlık alanımız bu konuda; /consulting sayfasında detay var.

Kaggle yarışmalarında her güncellemede regression test çalıştırın.

Pratik tavsiye: AI Use Case Inventory oluşturun, her use case'i risk kategorisine yerleştirin.

Türkiye'de KVKK + EU AI Act çakışan alanlar var; ortak compliance framework kurun.

Kaggle yarışmalarında OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

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

Latency optimize etmek için her güncellemede regression test çalıştırın.

Çağrı merkezi otomasyonunda OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Türkçe içerik bulmak için şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli.

GitHub'da güzel bir repo buldum: Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

İleri seviye kullanım için kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: maliyeti yarıya düşürdük.

Hugging Face documentation'ında fallback mekanizması olmazsa olmaz.

İlk denememde üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. maliyeti yarıya düşürdük.

Bizim ekipte documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Üretim hattı veri analizinde DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Kaggle yarışmalarında Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı.

Latency optimize etmek için üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

İleri seviye kullanım için Llamafile ile portable deployment çok kolay.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Hugging Face documentation'ında kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

İlk denememde Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor.

Acaba Pydantic ile structured output şart.

Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Latency optimize etmek için cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

İleri seviye kullanım için cost monitoring dashboardu projenin ilk haftasında kurulmalı.

Cevap teşekkürler ama üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz?

Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. maliyeti yarıya düşürdük.

Hugging Face documentation'ında Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.

Çağrı merkezi otomasyonunda Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi.