POC aşamasında başarılı olan AI projelerinin üretim ortamına taşınırken dikkat edilmesi gereken 12 kritik adım.
AI projeleri genellikle heyecan verici bir POC (Proof of Concept) aşamasıyla başlar. Demo ortamında harika sonuçlar alırsınız. Ancak bu başarıyı üretim ortamına taşımak bambaşka bir mühendislik disiplini gerektirir.
Üretim ortamı, POC'tan farklı olarak gerçek kullanıcılar, gerçek veri hacimleri ve gerçek güvenlik gereksinimleri ile başa çıkmak zorundadır. Bu yazıda, POC'tan üretime geçişte dikkat edilmesi gereken kritik adımları paylaşıyoruz.
1. Veri Kalitesi ve Pipeline: Üretim verisi POC verisinden çok farklıdır. Eksik, tutarsız ve gürültülü veriyle başa çıkacak robust bir data pipeline kurun.
2. Guardrail ve Güvenlik Katmanı: AI sistemlerinin beklenmedik çıktılar üretebileceğini kabul edin. Input validation, output filtering ve escalation mekanizmaları kurun.
3. Değerlendirme Metrikleri: Accuracy, hallucination rate, latency ve maliyet metriklerini sürekli ölçün. Bu metriklerin baseline'larını belirleyin.
4. Maliyet Kontrolü: Token kullanımı, API çağrı sayısı ve compute maliyetlerini izleyin. Rate limiting ve caching stratejileri uygulayın.
5. Monitoring ve Alerting: AI-specific metrikler için monitoring dashboard'u kurun. Anomali tespiti ve otomatik alert mekanizmaları ekleyin.
6. Rollback Stratejisi: Yeni model versiyonlarında sorun çıkması durumunda hızlıca önceki versiyona dönebilecek bir deployment stratejisi belirleyin.
Bu adımları sistematik olarak uyguladığınızda, AI projeleriniz demo evresinden çıkıp gerçek iş değeri üreten üretim sistemlerine dönüşür.
