{"id":3070,"date":"2024-11-05T21:00:15","date_gmt":"2024-11-05T18:00:15","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/2025te-en-iyi-10-mlops-araci\/"},"modified":"2024-11-05T21:00:15","modified_gmt":"2024-11-05T18:00:15","slug":"2025te-en-iyi-10-mlops-araci","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/2025te-en-iyi-10-mlops-araci\/","title":{"rendered":"2025’te En \u0130yi 10 MLOps Arac\u0131"},"content":{"rendered":"

2025’te En \u0130yi 10 MLOps Arac\u0131<\/p>\n

Makine \u00f6\u011frenmesi (ML) giderek daha yayg\u0131nla\u015f\u0131rken, MLOps (Makine \u00d6\u011frenmesi Operasyonlar\u0131) bu b\u00fcy\u00fcyen ekosistemi y\u00f6netmek i\u00e7in olmazsa olmaz hale geliyor. MLOps, ML modellerinin geli\u015ftirilmesinden, da\u011f\u0131t\u0131m\u0131na ve bak\u0131m\u0131na kadar t\u00fcm ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc otomatikle\u015ftiren bir disiplindir. Bir MLOps stratejisi, \u015firketlerin ML modellerini g\u00fcvenilir, \u00f6l\u00e7eklenebilir ve etkili bir \u015fekilde uygulamalar\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

Bu makalede, 2025’te g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurman\u0131z gereken en iyi 10 MLOps arac\u0131n\u0131 ke\u015ffedece\u011fiz. Bu ara\u00e7lar, MLOps yolculu\u011funuzda size yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in kapsaml\u0131 \u00f6zellik ve yetenekler sunar.<\/p>\n

MLOps Ara\u00e7lar\u0131: 2025 \u0130\u00e7in En \u0130yi Se\u00e7enekler<\/h2>\n

1. MLflow<\/h3>\n

MLflow, a\u00e7\u0131k kaynak kodlu bir platformdur ve ML ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fcn \u00e7e\u015fitli a\u015famalar\u0131n\u0131 y\u00f6netebilir. Model e\u011fitimi, model kayd\u0131 ve model da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 i\u00e7in bir platform sunar. MLflow, farkl\u0131 ML \u00e7er\u00e7eveleri ve bulut sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131 ile entegre olabilir ve bu da onu esnek ve \u00e7ok y\u00f6nl\u00fc bir ara\u00e7 haline getirir.<\/p>\n

2. Kubeflow<\/h3>\n

Kubeflow, a\u00e7\u0131k kaynak kodlu bir makine \u00f6\u011frenmesi platformudur ve Kubernetes’i temel al\u0131r. ML i\u015f y\u00fcklerini Kubernetes’e da\u011f\u0131tmak ve y\u00f6netmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Kubeflow, ML model e\u011fitimi, hiper parametre ayar\u0131, model da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve model izleme gibi \u00f6zellikler sunar.<\/p>\n

3. Amazon SageMaker<\/h3>\n

Amazon SageMaker, AWS’nin tam olarak y\u00f6netilen bir ML hizmetidir. ML model e\u011fitimi, ayarlama, da\u011f\u0131t\u0131m ve izleme i\u00e7in kapsaml\u0131 bir ara\u00e7 seti sunar. SageMaker, entegre Jupyter Notebook deste\u011fi, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f ML modelleri ve entegre MLOps yetenekleri sunar.<\/p>\n

4. Google AI Platform<\/h3>\n

Google AI Platform, Google Cloud’un tam olarak y\u00f6netilen bir ML platformudur. ML model e\u011fitimi, da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve izleme i\u00e7in kapsaml\u0131 \u00f6zellikler sunar. AI Platform, TensorFlow, PyTorch ve XGBoost gibi \u00e7e\u015fitli ML \u00e7er\u00e7eveleriyle uyumludur. Ayr\u0131ca, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f ML modellerine ve entegre MLOps yeteneklerine sahiptir.<\/p>\n

5. Azure Machine Learning<\/h3>\n

Azure Machine Learning, Microsoft Azure’un tam olarak y\u00f6netilen bir ML hizmetidir. ML model e\u011fitimi, da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve izleme i\u00e7in kapsaml\u0131 \u00f6zellikler sunar. Azure Machine Learning, entegre Jupyter Notebook deste\u011fi, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f ML modelleri ve entegre MLOps yetenekleri sunar.<\/p>\n

6. Dataiku<\/h3>\n

Dataiku, i\u015fletmeler i\u00e7in bir veri bilimi ve makine \u00f6\u011frenmesi platformudur. Dataiku, veri ke\u015ffi, veri haz\u0131rlama, model e\u011fitimi, model da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve model y\u00f6netimi i\u00e7in tek bir platform sunar. Dataiku, veri bilimi ekipleri i\u00e7in i\u015fbirli\u011fi ve otomasyon ara\u00e7lar\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

7. Domino Data Lab<\/h3>\n

Domino Data Lab, ML model ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fcn\u00fc y\u00f6netmek i\u00e7in bir platformdur. Domino Data Lab, model e\u011fitimi, model da\u011f\u0131t\u0131m\u0131, model izleme ve model y\u00f6netimi i\u00e7in \u00f6zellikler sunar. Ayr\u0131ca, veri bilimi ekipleri i\u00e7in i\u015fbirli\u011fi ve otomasyon ara\u00e7lar\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

8. Databricks<\/h3>\n

Databricks, Apache Spark tabanl\u0131 bir veri ve AI platformudur. Databricks, ML model e\u011fitimi, model da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve model izleme i\u00e7in \u00f6zellikler sunar. Ayr\u0131ca, veri bilimcileri ve m\u00fchendisleri i\u00e7in i\u015fbirli\u011fi ve otomasyon ara\u00e7lar\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

9. Weights & Biases<\/h3>\n

Weights & Biases, ML deneylerini izlemenin ve y\u00f6netmenin a\u00e7\u0131k kaynak kodlu bir platformudur. Weights & Biases, model performans\u0131n\u0131, hiper parametreleri ve model mimarilerini izlemenizi sa\u011flar. Ayr\u0131ca, ML model e\u011fitimi ve ayarlama i\u00e7in i\u015fbirli\u011fi ve otomasyon ara\u00e7lar\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n

10. TensorBoard<\/h3>\n

TensorBoard, ML model e\u011fitimini ve performans\u0131n\u0131 g\u00f6rselle\u015ftirmek i\u00e7in a\u00e7\u0131k kaynak kodlu bir ara\u00e7t\u0131r. TensorFlow modelleriyle birlikte kullan\u0131labilir ve model e\u011fitimi, model performans\u0131 ve model mimarisi hakk\u0131nda bilgi sa\u011flayabilir.<\/p>\n

MLOps’in \u00d6nemi<\/h2>\n

MLOps, ML modelleriyle ilgili \u015fu sorunlar\u0131n \u00fcstesinden gelmeye yard\u0131mc\u0131 olur:<\/p>\n