Taking AI systems to production: monitoring, scaling and automation.
Prompt versioning, evaluation, CI/CD, tracing, model monitoring, token maliyetleri ve production deployment.
Kubernetes, Terraform, model gateway, agent runtime, GPU workloads, secrets, observability ve multi-tenant AI platformları.
Agent kalitesini ölçme, tracing, LLM-as-judge, regresyon testleri, guardrails ve üretim gözlemlenebilirliği.
Açık kaynak modelleri kendi altyapında çalıştır: Ollama, vLLM, quantization, GPU ve maliyet/gizlilik.
Uçtan uca ML yaşam döngüsü: MLflow, Kubeflow, Kubernetes, CI/CD, feature store ve model monitoring.
Uçtan uca AI çözüm mimarisi: model seçimi, RAG vs fine-tune, maliyet, güvenlik, ölçek ve tradeoff'lar.
Token maliyeti görünürlüğü, model routing, caching, batching, bütçeleme ve maliyet attribution.
Kubernetes'te GPU zamanlama, NVIDIA operator, MIG, autoscaling ve verimli AI iş yükü yönetimi.
Merkezi LLM gateway, akıllı model routing, fallback, rate limiting ve çok-model mimarisi.