Neler geliştirebiliriz — iddia değil, örnekleriyle.

Problem

Modelleri elle eğitmek, karşılaştırmak ve yayına almak yavaş ve tekrar üretilmesi zor bir süreç. Ekiplerin eğitim çalışmasından ölçeklenebilir bir inference endpoint'ine tekrarlanabilir bir yola ihtiyacı var.

Yaklaşım

Bir Kubeflow hattı farklı learning rate'lerle birkaç modeli paralel eğitir, en doğru olanı seçer ve MinIO'da saklanan çıktılarla otomatik ölçeklenen bir KServe inference servisi olarak yayına alır.

Problem

Azure'da eksiksiz bir ekip ortamı kurmak — ağ, AKS cluster'ı, özel PostgreSQL veritabanı, Key Vault ve erişim kontrolü — genellikle birkaç araç ve hat gerektirir.

Yaklaşım

Tek bir Kubernetes kaynağı (bir Crossplane claim'i) eksiksiz bir ortam talep eder. Bir Composite Resource Definition ve Composition altyapı mantığını kapsüller; Crossplane her Azure kaynağını Kubernetes control plane'inden yönetir.

Problem

Uygulamaların kimlik bilgilerine ihtiyacı var; ancak secret'ları kodda ya da düz manifest'lerde tutmak risklidir ve birçok kurum birden fazla secret yöneticisi kullanır.

Yaklaşım

Tek tutarlı model, üç sağlayıcı: her secret deposu Terraform ile kurulur ve External Secrets Operator, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager ve Azure Key Vault'taki secret'ları Kubernetes'e senkronize eder.

Problem

Kuyruk güdümlü iş yükleri ya boşta bekler ya da geride kalır; çünkü CPU ve bellek ne kadar iş beklediğini göstermek için zayıf sinyallerdir.

Yaklaşım

AWS SQS ve Kafka için producer ve consumer servisleri ile CPU yoğun bir iş yükü; kuyruk uzunluğuna, consumer gecikmesine ya da CPU yüküne göre ölçeklenen KEDA ScaledObject'leriyle yayına alındı.

Problem

Güvenlik log olayı akışları tek başına sabit kurallar için fazla gürültülü; ama her şeyi bir analiste göndermek de ölçeklenmiyor.

Yaklaşım

Bir LangGraph supervisor'ı, her olay için LLM'in hangi araçları çağıracağına karar vermesini sağlar — sezgisel puanlama, son girişlerin SQL sorgusu, IP itibarı, web araması — ve sade bir karar üretir; risk yüksekse Slack'e uyarı gönderir.

Problem

Anahtar kelime araması, aynı sorunu farklı kelimelerle anlatan destek taleplerini kaçırır.

Yaklaşım

Talep metinleri Sentence Transformers ile vektöre çevrilir, Qdrant vektör veritabanında saklanır ve en benzer eski talepleri döndüren bir FastAPI servisiyle sorgulanır.

Problem

Uzun videolarda belirli bir anı bulmak, onları elle ileri sarmak demek.

Yaklaşım

Konuşulan içerik ve görsel sahneler VideoDB ile indekslenir ve LlamaIndex retriever'larıyla sorgulanır; yalnızca ilgili bölümler döndürülür ve oynatılır.

Problem

Farklı bağımlılıkları olan birkaç veri hattının, birlikte paketlenmeden tek bir orkestratörü paylaşması gerekiyor.

Yaklaşım

Dagster webserver ve daemon'ın her veri hattını kendi kullanıcı kodu container'ından gRPC üzerinden yüklediği, çalıştırma, zamanlama ve olay depolaması için PostgreSQL kullanan bir Docker Compose kurulumu.

Problem

Ayrı ML script'lerini takip edilen, tekrarlanabilir bir hatta dönüştürmek.

Yaklaşım

Veri seti, veri işleme ve eğitim adımları görevlerden oluşturulmuş bir ClearML hattında birbirine bağlandı.