Kurumsal yapay zekâ projelerinde en büyük zorluk çoğu zaman modeli geliştirmekten çok; geliştirici hızını korurken yönetişim, maliyet kontrolü ve operasyonel sürdürülebilirliği sağlayarak bu projeleri pilot aşamadan üretim ortamına taşımaktır.

Red Hat OpenShift AI, bu ihtiyaca yanıt vermek amacıyla geliştirilen kurumsal yapay zekâ platformlarından biridir. Platformun yeni sürümü OpenShift AI 3.3, özellikle çoklu model ve çoklu ajan mimarilerine hazırlanan kurumlar için yönetim, erişim ve optimizasyon süreçlerini yeniden tanımlayan önemli yenilikler sunuyor.

Bu sürümde öne çıkan yenilikler; AI hub, Model-as-a-Service (MaaS) yaklaşımı, geliştiriciler için Gen AI Studio ve üretim süreçlerini destekleyen yeni optimizasyon araçları etrafında şekilleniyor.

Yapay Zekâ Varlıkları için Merkezi Yönetim: AI Hub

Kurumsal yapay zekâ kullanım senaryoları genişledikçe, kuruluşlar artık çok sayıda model, veri kaynağı ve araç ile çalışıyor. Bu durum ise model keşfi, versiyonlama ve yönetimi açısından önemli zorluklar yaratıyor.

OpenShift AI 3.3 ile sunulan AI hub, kurumların tüm yapay zekâ varlıklarını merkezi bir platform üzerinden yönetmesini sağlayan bir yapı sunuyor.

AI hub sayesinde platform ekipleri:

  • Yapay zekâ modellerini merkezi olarak kayıt altına alabilir,

  • Model versiyonlarını yönetebilir,

  • Dağıtılmış modelleri tek noktadan görüntüleyebilir,

  • Geliştiricilere uygun model konfigürasyonları hakkında rehberlik sağlayabilir.

Platform ayrıca Red Hat AI model doğrulama programından elde edilen performans verilerini kullanarak, model seçimi sırasında performans, maliyet ve donanım gereksinimleri arasındaki dengeyi değerlendirmeye yardımcı olur.

OpenShift AI 3.3 ile AI hub başlangıçta büyük dil modellerini (LLM) destekliyor. Gelecek sürümlerde ise Model Context Protocol (MCP) sunucularının da bu merkezi yapı içinde yönetilmesi planlanıyor.

Kurumsal Yönetişim için Yeni Bir Model: Model-as-a-Service (MaaS)

Yapay zekâ uygulamaları geliştiren ekiplerin karşılaştığı en büyük zorluklardan biri altyapı yönetimidir. GPU kaynaklarını yönetmek, model dağıtımı yapmak ve performans optimizasyonu sağlamak çoğu zaman geliştiricilerin hızını önemli ölçüde düşürür.

Bu nedenle OpenShift AI 3.3, Model-as-a-Service (MaaS) yaklaşımının teknik önizlemesini sunuyor.

Bu modelde platform ekipleri:

  • Yapay zekâ modellerini merkezi olarak dağıtır,

  • Erişim politikalarını yönetir,

  • Kullanım kotalarını belirler,

  • Model versiyonlarını kontrol eder.

Geliştiriciler ise yalnızca bir API endpoint’i üzerinden bu modellere erişerek uygulama geliştirmeye başlayabilir.

Bu yaklaşım, kurumların kendi içlerinde “AI model sağlayıcısı” gibi çalışmasını mümkün kılar.

Ayrıca sistem, Kubernetes tabanlı dağıtık çıkarım framework’ü llm-d ile entegre çalışarak istek yönlendirmesini optimize eder ve donanım kaynaklarının en verimli şekilde kullanılmasını sağlar.

Geliştiriciler için Deney ve Geliştirme Alanı: Gen AI Studio

Platform ekipleri tarafından sağlanan yapay zekâ modellerinin gerçek değer yaratabilmesi için geliştiricilerin bu modelleri hızlıca deneyebilmesi gerekir.

OpenShift AI 3.3’te sunulan Gen AI Studio teknik önizlemesi, geliştiricilere bu amaçla merkezi bir çalışma alanı sunar.

AI Playground

AI Playground geliştiricilerin:

  • Farklı prompt’lar üzerinde deney yapmasına,

  • Model parametrelerini değiştirmesine,

  • MCP araçlarını test etmesine olanak tanır.

OpenShift AI 3.3 ile kullanıcılar kendi MCP sunucularını sisteme ekleyebilir ve belirli araçları açıp kapatarak agent davranışını kontrol edebilir.

Ayrıca platformun “View Code” özelliği sayesinde playground konfigürasyonu görüntülenebilir ve geliştiricilerin yerel geliştirme ortamlarına kolayca aktarılabilir.

AI Asset Endpoints

Platform ayrıca geliştiricilere model API anahtarlarını ve endpoint bilgilerini hızlıca sağlayarak test süreçlerini hızlandırır.

Üretim Ortamı için Kritik Adım: Sürekli Değerlendirme ve Optimizasyon

Yapay zekâ projelerinde üretim aşamasına geçişi zorlaştıran en önemli faktörlerden biri maliyet kontrolü ve model kalitesinin sürdürülebilirliğidir.

OpenShift AI 3.3 bu sorunu çözmek için model optimizasyonu ve deney takibini destekleyen yeni araçlar sunuyor.

Model sıkıştırma ve performans optimizasyonu

Platform, açık kaynak araçlar olan LLM Compressor ve GuideLLM için yeni workbench ortamları sunuyor.

Bu araçlar sayesinde kullanıcılar:

  • Modelleri benchmark edebilir,

  • Quantization gibi yöntemlerle model sıkıştırması uygulayabilir,

  • Performans kazanımlarını doğrudan kendi ortamlarında analiz edebilir.

MLflow ile deney takibi

OpenShift AI 3.3 ayrıca **MLflow entegrasyonunun geliştirici önizlemesini sunuyor.

MLflow sayesinde:

  • Model performansı zaman içinde izlenebilir,

  • Deney sonuçları kayıt altına alınabilir,

  • Optimizasyon çalışmalarının model doğruluğu üzerindeki etkisi analiz edilebilir.

MLflow dashboard’u ayrıca model optimizasyonu ile çıkarım gecikmesi arasındaki ilişkiyi görselleştirerek performans sorunlarının veri temelli analiz edilmesini sağlar.

Kurumsal Yapay Zekâ Yolculuğunda Yeni Bir Aşama

OpenShift AI 3.3 ile birlikte kurumlar yapay zekâ modellerini güvenli, yönetilebilir ve ölçeklenebilir bir şekilde üretim ortamına taşıyabilecek altyapıya sahip olur.

AI hub ile merkezi model yönetimi, MaaS yaklaşımı ile yönetişim ve erişim kontrolü, Gen AI Studio ile geliştirici üretkenliği ve yeni optimizasyon araçları ile üretim kalitesi, tüm bu bileşenler birlikte çalışarak kurumsal yapay zekâ platformlarının yeni standartlarını oluşturuyor.

Quasys olarak açık kaynak ve kurumsal platform teknolojileri konusundaki uzmanlığımızla, Red Hat OpenShift AI’ın kurumların gerçek üretim ortamlarına taşınmasına yardımcı oluyoruz. Yapay zekâ projelerinin PoC aşamasında kalmaması ve sürdürülebilir iş değerine dönüşmesi için gerekli mimari tasarım, platform entegrasyonu ve operasyonel danışmanlık hizmetlerimizden yararlanmak için bize her zaman info@quasys.com.tr’den ulaşabilirsiniz.

Yorumlar kapalı.