GitLab ModelOps: Dijital Dönüşüm ve Yapay Zekâ İş Akışları

MLOps, DevSecOps

LLMOps

Model Zoo

Modern iş dünyasında veri bilimi, yapay zekâ (AI) ve makine öğrenimi (ML) yazılım geliştirme süreçlerinin kalbinde yer almaktadır. GitLab’ın sunduğu ModelOps yaklaşımı, bu süreçlerin daha verimli ve güvenli bir şekilde yönetilmesini sağlar.

ModelOps, MLOps ve DevSecOps Nedir?

  • MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi, eğitimi, test edilmesi ve dağıtım süreçlerinin otomatikleştirilmesine odaklanır.
  • ModelOps, daha geniş bir çerçevede, sadece ML modellerini değil, AI modellerinin tüm yaşam döngüsünü ele alır ve özellikle yönetilebilirlik, izlenebilirlik ve entegrasyonu hedefler.
  • DevSecOps ise yazılım geliştirme ve operasyon süreçlerine güvenlik unsurlarının da entegre edilmesini ifade eder.

Bu üç yaklaşım, GitLab ModelOps platformunda birleşerek veri, yazılım ve yapay zekâ süreçlerini bütüncül bir şekilde yönetmeyi mümkün kılmaktadır.

Tek Platformda Güvenli Yazılım Tedarik Zinciri

GitLab, güvenli yazılım tedarik zinciri oluşturmak için tek platform yaklaşımını benimser. Yazılım geliştirme döngüsündeki güvenlik açıklarını önceden belirlemek ve yönetmek amacıyla DevSecOps süreçleri entegre edilmiştir. Bu, kod yazımından dağıtıma kadar tüm aşamalarda güvenlik kontrollerini otomatikleştirir. Daha fazla bilgi için: GitLab Secure Software Supply Chain bağlantısına göz atabilirsiniz.

Değer Akışı Yönetimi ve Yapay Zekâ Entegrasyonu

GitLab’ın Value Stream Analytics aracı, iş süreçlerinin her aşamasındaki darboğazları ve iyileştirme fırsatlarını analiz eder. Şirketler, yazılım geliştirme sürecinin başlangıcından sonuna kadar değer yaratma potansiyelini ölçümleyebilirler. Daha fazla bilgi için: GitLab Value Stream Analytics.

Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsünde (SDLC) Yapay Zekâ Kullanımı

Yapay zekâ artık yazılım geliştirme yaşam döngüsünün (SDLC) ayrılmaz bir parçası haline geldi. GitLab, 2024 Q4 sonunda on-premises AI özelliklerinin genel erişime açılacağını duyurdu. Bu, şirketlere AI destekli süreçler sunarken altyapılarını kendi ortamlarında yönetme imkânı sağlayacak (Daha fazla bilgi).

GitLab’ın ModelOps Vizyonu: LLMOps ve Model Zoo

GitLab, geleceğe yönelik çözümleri arasında LLMOps ve Model Zoo‘ya odaklanıyor.

  • LLMOps: Büyük dil modellerinin (LLM) yaşam döngüsü yönetimini sağlayarak işletmelerin hızlıca yapay zekâ çözümleri üretmesine olanak tanır.
  • Model Zoo: Açık kaynak ve tescilli AI modellerinin kolayca forklanmasını ve kullanılmasını sağlar, inovasyon sürecini hızlandırır.

ModelOps ve AI/MLOps’un Ana Bileşenleri

GitLab, ModelOps ile veri bilimi ve yazılım geliştirme ekiplerini aynı ortamda buluşturur. MLOps ile modellerin testlerden üretime kadar tüm süreçlerini yönetirken, DevSecOps entegrasyonu olmadan tam anlamıyla güvenli bir MLOps sürecinin mümkün olmadığını savunur (AI/MLOps makalesine bakın).

GitLab’ın Çözüm Yaklaşımı: ModelOps ile Dijital Dönüşüm

GitLab ModelOps, AI/ML süreçlerinin karmaşıklığını azaltmak için tasarlanmış durumda. Bu platform, “uçtan uca model yönetimi” sağlarken ekiplerin daha şeffaf ve hızlı çalışmasına da yardımcı olmaktadır.

GitLab’ın sunduğu kilit özellikler:

  1. Model Kayıt Defteri (Registry):
    AI/ML modellerini sürüm kontrolüne tabi tutarak tüm organizasyonun erişimine açık hale getirir. Bu sayede modellerin uyumluluğu sağlanırken denetim süreçleri kolaylaşır.
  2. GPU Runners:
    • Self-Hosted GPU Runners: GPU’ları doğrudan kendi altyapınıza entegre ederek makine öğrenimi süreçlerini hızlandırabilirsiniz. Örneğin, bir finansal analiz şirketi, makine öğrenimi modellerini kendi veri merkezlerinde barındırarak güvenliği artırabilir ve işlem sürelerini kısaltabilir.
    • SaaS GPU Runners: Yalnızca ihtiyaç duyulduğunda GPU kaynakları kullanılır, böylece maliyetler düşer. Altyapı yönetim yükü ortadan kalkar. Bir startup, SaaS tabanlı GPU kaynaklarını kullanarak proje başına maliyetleri düşürüp, altyapı yönetimiyle uğraşmadan hızlıca modellerini eğitebilir.
  3. Model Deneyleri ve İzleme:
    GitLab’ın MLFlow entegrasyonu, testleri doğrudan GitLab’da izlemeyi sağlar. Bu, AI modellerinin performansını sürekli olarak optimize etmenize olanak tanır.  GitLab’ın MLFlow entegrasyonu sayesinde, bir e-ticaret platformu ürün öneri sistemini optimize etmek için farklı model versiyonlarını test edebilir ve sonuçları GitLab’da gerçek zamanlı olarak izleyebilir.
  4. Otomatik Model Dağıtımı:
    GitLab ile Kubernetes üzerinde tek tıkla dağıtım yaparak teknik ekiplerin iş yükünü azaltır. Modellerin otomatik dağıtımı, CI/CD süreçleriyle entegre şekilde çalışır.

Neden GitLab ModelOps?

Neden GitLab ModelOps? GitLab ModelOps, veri bilimi ve yazılım ekiplerinin yapay zekâ ve makine öğrenimi modellerini yönetmelerine benzersiz bir yaklaşım sunar. Peki, neden bu platformu tercih etmelisiniz?

Sektör Dinamiklerine Göre Veriler

  • GitLab DevSecOps 2022 Raporu‘na göre:
    • %27 oranında kullanıcı yapay zekâyı kod yazma ve gözden geçirme süreçlerinde kullanıyor.
    • %37 oranında AI/ML, yazılım testlerinde aktif olarak yer alıyor.
    • %62‘si, AI/ML süreçleri için ModelOps uyguluyor.

Çözümün Faydaları

  • Görsel Kod İncelemesi: Python Notebook desteği, veri bilimcilerinin görsel olarak zengin içerikler üretmesine olanak tanır ve kod inceleme süreçlerini hızlandırır.
  • Şeffaflık ve İş Birliği: Modellerin kayıt altında tutulması ve sürüm kontrolü, veri bilimi ekiplerinin iş birliği yapmasını kolaylaştırır.
  • Otomatik Gözlemlenebilirlik: Üretimdeki modellerin performansını izlemek için GitLab’ın sunduğu araçlar, tekrar eden sorunların çözümünü hızlandırır.

Dijital Başarı İçin GitLab ModelOps ile Geleceğe Hazırlanın

GitLab ModelOps, AI/ML modellerinin geliştirilmesini, dağıtımını ve izlenmesini kolaylaştırır. Güvenlik, izlenebilirlik ve iş birliğine odaklanarak, işletmelere rekabet avantajı sunar. Yapay zekâ odaklı bir dönüşümden geri kalmamak için GitLab’ın sunduğu bu çözümleri değerlendirmenizi şiddetle öneriyorum.

Daha fazla bilgi için ilgili bağlantıları ziyaret edebilir ve bizimle bağlantıya geçebilirsiniz.

Kaynakça:

#AI #ML #MLOps #ModelOps #LLMOps #SDLC #YapayZekâ #DijitalDönüşüm #GitLab

Sarav Asiye Yiğit – 3 Kasım 2024