AI Altyapısı
LLM Evals: Üretimdeki AI Çıktılarını Otomatik Değerlendirme ve Skorlama
Prompt değişikliklerinin kaliteyi bozup bozmadığını anlamak için Ragas, DeepEval ve sentetik veri setleriyle otomatik LLM test süreçleri kurma.
Üretime AI Çıkarken Test Güvenliği
Geleneksel birim (unit) testleri deterministik fonksiyonlar için çalışırken, LLM çıktılarının halüsinasyon veya alaka oranını ölçmek için 'LLM-as-a-Judge' tabanlı Eval çerçeveleri kullanılmalıdır.
İlgili Teknik Rehberler
Bu mimariyle bağlantılı diğer üretim odaklı rehber ve vaka analizlerini inceleyin:
Llama 4 MoE ve DeepSeek-R1: 24GB GPU Donanım Sınırları, vLLM PagedAttention ve think Filtreleme
DeepSeek-R1 damıtılmış modelleri, Meta Llama 4 Scout/Maverick MoE mimarisi, tek 24GB GPU (RTX 4090/A5000) donanım matrisi ve vLLM dağıtımı.
DeepSeek-R1 ve Açık Kaynak Reasoning Modellerini Yerelde Çalıştırma (Ollama & vLLM)
DeepSeek-R1 ve damıtılmış (distilled) açık kaynak akıl yürütme modellerini kendi sunucunuzda vLLM veya Ollama ile sıfır API maliyeti ve tam veri gizliliğiyle nasıl çalıştıracağınızı öğrenin.
LiteLLM ile 100+ LLM Modelini Tek Bir OpenAI Uyumlu Proxy ile Yönetme
OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock ve yerel modelleri tek bir standart API formatında birleştiren, otomatik fallback ve rate-limit yönetimi sunan LiteLLM rehberi.