2026’da Yapay Zekâ Uygulamaları Geliştirmek İçin En İyi 15 LLMOps Aracı

Görsel: yazar

Artık büyük dil modellerini (LLM) iyileştirme aşamasını aştık ve işletmelere yardımcı olan yapay zekâ uygulamaları oluşturmak için onları kullanmaya odaklandık. Tam da bu noktada büyük dil modeli operasyonları (LLMOps) araçları devreye giriyor; LLM çözümlerini üretime almak için tamamen otomatik sistemler oluşturma ve dağıtma sürecini basitleştiriyor.

Bu yazıda LLM API’leri, ince ayar çerçeveleri, deney takibi araçları, LLM entegrasyon ekosistemi, vektör arama araçları, model sunma çerçeveleri, dağıtım platformları ve gözlemlenebilirlik araçları gibi farklı araçlara bakacağız. Her bir araç, kendi alanında güçlü ve LLM’lerle ilgili belirli sorunları çözmek için tasarlanmış durumda.

LLMOps nedir?

LLMOps, üretim ortamlarında büyük dil modellerinin operasyonel yönetimine odaklanan yeni bir alandır. Özetle, dil ve diğer çok modlu modeller için özelleştirilmiş MLOps’tur (makine öğrenimi operasyonları).

Master Large Language Models (LLMs) Concepts kursunu alarak LLM uygulamaları, eğitim yöntemleri, etik hususlar ve en güncel araştırmalar hakkında bilgi edinin.

LLMOps, veri toplama, model eğitimi veya ince ayarı, test ve doğrulama, entegrasyon, dağıtım, optimizasyon, izleme ve bakım ile iş birliği dahil olmak üzere büyük dil modellerinin tüm yaşam döngüsünü kapsar. Projeleri yapılandırıp süreçleri otomatikleştirerek hataları azaltmanıza ve yapay zekâ uygulamalarını verimli şekilde ölçeklendirmenize yardımcı olur; modellerin sağlam olmasını ve gerçek dünya gereksinimlerini karşılayabilmesini sağlar.

Kısacası, LLMOps araçları; verileri toplayan, model üzerinde ince ayar yapan, modelin performansını izleyen, harici verilerle entegre eden, yapay zekâ uygulamasını oluşturan, buluta dağıtan ve üretimde modelin metriklerini ve performansını gözlemleyen otomatik bir sistem kurmanıza yardımcı olur.

Developing Large Language Models yetkinlik yolu, LLM’lerin nasıl çalıştığına ve önceden eğitilmiş LLM’lerde nasıl ince ayar yapabileceğinize güçlü bir temel kazandıracak 4 dersten oluşur.

Şimdi, günümüzde mevcut en iyi LLMOps araçlarını keşfedelim.

API

API çağrılarıyla dil ve gömme (embedding) modellere erişin. Modeli dağıtmanız veya sunucuyu yönetmeniz gerekmez; bir API anahtarı sağlayıp en gelişmiş modelleri kullanmaya başlayabilirsiniz.

1. OpenAI API

OpenAI, GPT-4o ve o1 gibi gelişmiş LLM modellerine API erişimi sunar. Bu modellere bir Python paketi veya CURL komutuyla erişilebilir. 

API, üretimde model üzerinde ince ayar yapacak veya dağıtımı yönetecek teknik ekibi olmayan girişimler için ideal bir çözümdür. Dil modelleri, çok modlu modeller, fonksiyon çağırma, yapılandırılmış çıktılar ve ince ayar seçenekleri sunar. Ayrıca, kendi vektör veritabanınızı oluşturmak için gömme modellerini kullanabilirsiniz. Kısacası, kapsamlı ve düşük maliyetli bir yapay zekâ ekosistemi sunar.

En gelişmiş LLM’lere erişmek için OpenAI Python API’sini nasıl kullanacağınızı GPT-4o API Eğitimi: OpenAI’nin API’sine Başlangıç ile öğrenin. 

OpenAI API hızlı başlangıç kodu. Görsel kaynağı: Quickstart tutorial - OpenAI API

2. Anthropic API

Anthropic API, OpenAI API’sine benzer şekilde çeşitli dil ve gömme modellere erişim sunar. Bu modelleri RAG uygulamaları oluşturmak, araçları entegre etmek, web sayfalarını almak, görsel modellerden yararlanmak ve yapay zekâ ajanları geliştirmek için kullanabilirsiniz. Zamanla Anthropic, tam işlevli yapay zekâ uygulamaları oluşturup dağıtmak için gereken tüm araçları sunmayı hedeflemektedir. 

OpenAI API’sine benzer şekilde, güvenlik için koruma önlemleri ve model performansını izlemek için değerlendirme araçları içerir.

En iyi performans gösteren LLM’lere erişmek için Claude API’yi nasıl kullanacağınızı Claude Sonnet 3.5 API Eğitimi: Anthropic’in API’sine Başlangıç ile öğrenin.

Anthropic API hızlı başlangıç kodu. Görsel kaynağı: Initial setup - Anthropic

İnce Ayar (Fine-Tuning)

Python kullanarak, temel büyük dil modellerine özel bir veri kümesi üzerinde ince ayar yaparak modelin üslubunu, görevini ve işlevselliğini belirli gereksinimlere uyarlayın.

3. Transformers

Transformers, Hugging Face tarafından sunulan ve yapay zekâ topluluğunda ile endüstride iyi bilinen bir çerçevedir. Modelleri erişmek, sınırlı kaynaklarla LLM’lerde ince ayar yapmak ve modelleri kaydetmek için yaygın olarak kullanılır. Veri yüklemeden LLM değerlendirmeye kadar her şeyi kapsayan kapsamlı bir ekosistem sunar. 

Transformers ile veri kümelerini ve modelleri yükleyebilir, verileri işleyebilir, özel argümanlarla modeller kurabilir, modelleri eğitebilir ve buluta gönderebilirsiniz. Daha sonra bu modelleri yalnızca birkaç tıklamayla bir sunucuya dağıtabilirsiniz.

Introduction to LLMs in Python kursunu alarak LLM dünyasını, dönüştürücü (transformer) mimarisini, önceden eğitilmiş LLM’leri ve LLM’leri gerçek dünya sorunlarını çözmek için nasıl entegre edeceğinizi öğrenin.

Transformers hızlı başlangıç kodu. Görsel kaynağı: Quick tour (huggingface.co)

4. Unsloth AI

Unsloth AI, büyük dil modellerine erişmek ve ince ayar yapmak için bir Python çerçevesidir. Basit bir API’ye ve Transformers’a kıyasla 2 kat daha hızlı performansa sahiptir. 

Transformers kütüphanesi üzerine inşa edilen Unsloth, sınırlı kaynaklarla büyük dil modellerinde ince ayarı kolaylaştırmak için ek araçlar entegre eder. Öne çıkan bir özelliği, yalnızca tek satır kodla modelleri vLLM ve GGUF uyumlu formatta kaydedebilmesidir; böylece llama.cpp gibi kütüphaneleri kurup yapılandırmanıza gerek kalmaz, her şeyi otomatik olarak halleder.

Unsloth çıkarım (inference) kodu. Görsel kaynağı: Inference | Unsloth Documentation

Deney Takibi

Eğitim sırasında model performansını takip edin, değerlendirin ve sonuçları karşılaştırın. 

5. Weights & Biases

Weights & Biases, ince ayar sırasında ve sonrasında model performansını takip ederek etkinliğini değerlendirmenizi sağlar. Ayrıca RAG uygulamalarının takibini, LLM’lerin izlenmesini ve hata ayıklamasını destekler. 

Platform; Transformers, LangChain, PyTorch ve Keras dahil çeşitli çerçeve ve araçlarla sorunsuz entegre olur. Weights & Biases kullanmanın önemli bir avantajı, yüksek özelleştirilebilir gösterge panelidir; bu sayede model değerlendirme raporları oluşturabilir ve farklı model sürümlerini karşılaştırabilirsiniz.

Weights & Biases kullanarak makine öğrenimi deneyimlerinizi nasıl yapılandıracağınızı, kaydedeceğinizi ve analiz edeceğinizi Makine Öğrenimi Deneyimi: Weights & Biases’a Giriş eğitimiyle öğrenin.

LLM model metrikleri. Görsel kaynağı: wandb.ai

LLM Entegrasyonu

LLM’i harici veritabanları, özel veritabanları ve web aramasıyla entegre edin. Hatta bu çerçevelerle tüm yapay zekâ uygulamasını oluşturup sunabilirsiniz. Kısacası, buluta dağıtabileceğiniz karmaşık LLM tabanlı uygulamaları geliştirmek için bu araçlar kilit önemdedir.

6. Langchain

LangChain, LLM’ler kullanarak yapay zekâ uygulamaları geliştirmek için popüler bir araçtır. Sadece birkaç satır kodla, doğrudan Jupyter not defterlerinde bağlama duyarlı RAG sohbet botları geliştirebilirsiniz. 

LangChain artık eksiksiz bir LLM ekosistemi sunuyor:

• Entegrasyon: Çeşitli yapay zekâ API’leri, sohbet modelleri, gömme modelleri, belge yükleyiciler, vektör depoları ve araçlarla entegrasyonu destekler.
• LangChain: Yapay zekâ uygulamaları oluşturmak için çeşitli entegrasyon araçlarını ve LLM’leri orkestre eder.
• LangGraph: Adımları bir grafikte kenarlar ve düğümler olarak modelleyerek LLM’lerle durum bilgili çok aktörlü uygulamalar geliştirmek için tasarlanmıştır.
• LangGraph Cloud ve LangSmith: Bu ticari ürünler, LLM tabanlı uygulamaları oluşturup dağıtmak için yönetilen hizmetleri kullanmanızı sağlar.

LangChain, süreci kolaylaştıran araçlar, bileşenler ve arayüzler sağlayarak LLM destekli uygulamaların geliştirilmesini basitleştirir.

Developing LLM Applications with LangChain kursunu tamamlayarak LangChain içinde LLM’ler, istemler (prompts), zincirler (chains) ve ajanlar ile yapay zekâ destekli uygulamalar oluşturmayı öğrenin.

LangChain ekosistemi. Görsel kaynağı: Introduction | 🦜️🔗 LangChain

7. LlamaIndex

LlamaIndex, LangChain’e benzer ancak RAG uygulamaları geliştirmede daha basit bir yaklaşım sunar. Sadece birkaç satır kodla geçmişi olan RAG uygulamaları geliştirebilirsiniz. 

LlamaIndex, gelişmiş ve karmaşık LLM uygulamaları geliştirmeye olanak tanıyan kapsamlı API ve vektör depolama entegrasyonları sağlar. Ayrıca, yapay zekâ uygulamalarını kolayca barındırmayı sağlayan LlamaCloud adlı yönetilen bir hizmet sunar. 

Doğal dil kullanarak özel ve alan özel verileri içeri aktarmayı, yönetmeyi ve geri getirmeyi LlamaIndex: Büyük Dil Modeli (LLM) Tabanlı Uygulamalar İçin Bir Veri Çerçevesi eğitimiyle öğrenin. 

LlamaIndex ileri RAG rehberi. Görsel kaynağı: Advanced RAG with LlamaParse - LlamaIndex

Vektör Arama

Vektör arama araçları, Retrieval-Augmented Generation (RAG) uygulamaları için gerekli olan güçlü depolama ve geri getirme yetenekleri sunar. Bu araçlar, metin, görsel ve ses gibi çeşitli veri türlerini gömmelere dönüştürmenize ve bunları vektör veritabanlarında saklamanıza olanak tanır. 

8. Chroma

Chroma, yapay zekâ yerel, açık kaynaklı bir vektör veritabanıdır. Bilgi, olgu ve becerilerin kolayca entegre edilmesini sağlayarak LLM uygulamaları geliştirmeyi basitleştirir. 

Belgelerinizi gömme olarak saklayıp ardından bunları geri getirerek dil modeline daha fazla bağlam sağlamak için istemlerle birleştiren temel bir RAG uygulaması oluşturmak istiyorsanız LangChain’e ihtiyacınız yoktur. Belgeleri kaydetmek ve geri getirmek için bir Chroma DB yeterlidir.

Chroma DB diyagramı. Görsel kaynağı: Chroma Docs (trychroma.com)

9. Qdrant

Qdrant, yüksek boyutlu vektörleri işleyen popüler bir açık kaynaklı vektör veritabanı ve benzerlik arama motorudur. Yerel, bulut ve hibrit çözümler sunarak farklı dağıtım ihtiyaçları için esneklik sağlar. 

Qdrant; geri getirme destekli üretim, anomali tespiti, gelişmiş arama ve öneri sistemleri gibi uygulamalarda özellikle etkilidir. Güçlü API’si, metin verilerinin kolayca entegre edilmesini ve yönetilmesini sağlar; bu da vektör tabanlı arama yetenekleri uygulamak isteyen geliştiriciler için güçlü bir araçtır.

En İyi 5 Vektör Veritabanı yazısına göz atarak kullanım durumunuza en uygun seçeneği bulun. Basit bir API ve hızlı performans sunarlar.

Qdrant başlangıç örneği. Görsel kaynağı: Local Quickstart - Qdrant

Sunum (Serving)

Uygulamanız için temel bir bileşen; GPU’lar, TPU’lar, XPU’lar ve daha fazlası dahil geniş bir hesaplama kaynağı yelpazesiyle uyumlu, yüksek verimli bir LLM çıkarım ve sunum motorudur. Bu araçlar ayrıca OpenAI uyumlu sunucularla da uyumludur; böylece, sunulan modele OpenAI’nin API’sini kullanarak sorunsuzca erişebilirsiniz.

10. vLLM

vLLM, büyük dil modellerinde verimli çıkarım ve sunum için tasarlanmış güçlü bir açık kaynak kütüphanesidir. Yenilikçi bellek yönetimi teknikleri ve dinamik toplu işleme (batching) stratejileri kullanarak, LLM dağıtımındaki yüksek bellek tüketimi ve hesaplama maliyeti gibi zorlukları ele alır.

vLLM’in en iyi özelliklerinden biri, verimi önemli ölçüde artıran ve bellek israfını azaltan PagedAttention algoritmasıdır. Hugging Face Transformers gibi geleneksel çözümlerden 24 kata kadar daha yüksek verim sunar.

vLLM hızlı başlangıç örneği. Görsel kaynağı: Quickstart — vLLM

11. BentoML

BentoML, LLM’ler oluşturup sunmak için bir Python kütüphanesidir ve vLLM’e kıyasla yapay zekâ uygulamaları geliştirmede daha fazla özelleştirme seçeneği sunar. BentoCloud adlı bir yönetilen hizmet içerir; bu sayede modelleri buluta kolayca dağıtabilir ve izleyebilirsiniz; başlamak için ücretsiz bir katman da mevcuttur. 

BentoML, model dağıtımındaki pek çok karmaşık adımı otomatikleştirerek modelleri geliştirmeden üretime geçirme süresini önemli ölçüde kısaltır.

BentoML hızlı başlangıç kodu. Görsel kaynağı: Quickstart - BentoML

Dağıtım

LLM’inizi doğrudan buluta dağıtabilir veya tümleşik bir yapay zekâ uygulaması oluşturup ardından dağıtabilirsiniz. Bunu yapmak için herhangi bir büyük bulut hizmeti sağlayıcısını seçebilirsiniz. Ancak aşağıdaki araçlar, LLM ve yapay zekâ dağıtımı için özel olarak geliştirilmiş olup daha kolay ve verimli bir dağıtım sunar.

12. Inference Endpoints

Hugging Face ekosisteminin hayranıysanız, Hugging Face Inference Endpoints hizmetini seveceksiniz. Bu dağıtım hizmeti, Hugging Face model hub’ındaki özel modeller dahil herhangi bir modeli üretim kullanımı için sunmanıza olanak tanır. Yalnızca bulut sağlayıcınızı ve makine tipini seçin; birkaç dakika içinde modeliniz kullanıma hazırdır. 

Inference Endpoints, üretimde uç noktalar oluşturmanıza ve modelleri izlemenize olanak tanıyan özel bir gösterge paneli sunar; makine öğrenimi modellerini dağıtmak için güvenli ve verimli bir çözümdür.

Hugging Face Inference endpoint kullanarak bir modeli dağıtma. Görsel kaynağı: Create an Endpoint (huggingface.co)

13. Anyscale

Anyscale, arka planda Ray Serve kullanarak hızlı ve yüksek verimli model çıkarımı sunar. Tam yönetilen, ölçeklenebilir bir hesaplama platformu olan Anyscale; veri yükleme, model eğitme, değerlendirme ve sunma, hizmet yönetimi, model izleme ve erişim kontrolü sağlar. Ray açık kaynak ekosistemi üzerine kurulu uçtan uca bir MLOps platformudur ve yapay zekâ uygulamasının tüm yaşam döngüsünü basitleştirir. 

Anyscale çalışma alanı. Görsel kaynağı: Unified Compute Platform for AI & Python Apps | Anyscale

Gözlemlenebilirlik

LLM’lerinizi dağıttıktan sonra, üretimdeki performanslarını izlemek kritik önem taşır. Gözlemlenebilirlik araçları modeli bulutta otomatik olarak takip eder ve performans önemli ölçüde düşerse sizi uyarır.

14. Evidently

Evidently, açık kaynaklı bir ML ve MLOps gözlemlenebilirlik çerçevesidir. ML uygulamalarını ve veri hatlarını değerlendirmenizi, test etmenizi ve izlemenizi sağlar. Genel kestirimsel modelleri olduğu kadar üretken yapay zekâ uygulamalarını da destekler. 

100’den fazla yerleşik metrikle veri kayması tespiti ve ML modeli değerlendirmesi sunar. Ayrıca veri ve model değerlendirme raporları, otomatik test paketleri ve model izleme panoları üretebilir.

Evidently model izleme. Görsel kaynağı: evidentlyai.com

15. Fiddler AI

Fiddler AI, LLM modellerini, görsel üretken modelleri ve genel yapay zekâ uygulamalarını izleyen, açıklayan, analiz eden ve iyileştiren bir yapay zekâ gözlemlenebilirlik platformudur. Gerçek zamanlı uyarılar ve açıklanabilir yapay zekâ destekli hata ayıklama yoluyla model kayması, aykırı değerler ve veri bütünlüğü sorunlarını tespit edip çözer; bu da ekiplerin sorunlar ortaya çıktığı anda müdahale etmesine yardımcı olur.

Fiddler AI gözlemlenebilirlik diyagramı. Görsel kaynağı: LLM Observability | Fiddler AI

Artık çeşitli LLMOPs araçlarını öğrendiğinize göre, Her Seviyeye Uygun 12 LLM Projesi blog yazısından bir LLM projesi seçmenin zamanı geldi.

Sonuç

LLMOps alanı hâlâ gelişmekte ve yapay zekâ dünyasında çok fazla gürültü var. Bu yazıda, alanın ön saflarında yer alan en iyi 15 LLMOps aracını inceledik. 

Buluta yapay zekâ uygulamaları oluşturma, değerlendirme ve dağıtma için temel ve popüler araçları kapsasak da, hâlâ değinmediğimiz birçok kategori mevcut. Bunlar arasında CI/CD için makine öğrenimi operasyon araçları, iş akışı orkestrasyonu, model ve veri versiyonlama, Docker, Kubernetes ve daha fazlası yer alıyor. Bu kategoriler hakkında 2026’da Bilmeniz Gereken En İyi 25 MLOps Aracı blog yazısından bilgi edinebilirsiniz.

LLMOps’a yeni başlıyorsanız, OpenAI API ile başlayıp asgari uygulanabilir bir ürün (MVP) geliştirmenizi şiddetle öneririz!