» Etiket
mlops
9 yayınPrometheus'ta Öngörücü Alarmlarda Yanlış Pozitifleri Çözmek
Prometheus tabanlı öngörücü alarm modellerinde offline başarıyla üretim gürültüsü arasındaki farkın nedeni ve query_range hizalama, rate() ve şema kontrolü ile çözümü.
48 saatlik PDF krizinden tekrarlanabilir araştırma sürecine
Bir mühendisin akademik PDF'lerden veri çıkarma projesinde yaşadığı 48 saatlik kaos, onu otomatik keşif ve izlenebilir bir araştırma akışı kurmaya yöneltti.
LangGraph'ta Görünmez Hata: Başarılı Çalışma Yanlış Olabilir
LangGraph pipeline'ları hatasız tamamlanabilir ama yönlendirme kararları sessizce yanlış yöne kayabilir. Maker/checker sapma oranı ve durum anlık görüntüleri bu riski nasıl azaltır?
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comMultimodal Modellerin Asıl Sorunu: Anlama Değil, Örnekleme
Multimodal modellerde darboğaz kapasite değil; kare hızı, ses chunk'lama, görüntü kırpma gibi varsayılan örnekleme kararları production'ı belirliyor.
5 Üretim Yapay Zeka Sisteminde 5 Katmanlı Kalite Mimarisi
Bir mühendis, ARIA dahil 5 üretim yapay zeka sisteminde geliştirdiği 5 katmanlı kalite mimarisini anlatıyor: giriş, işleme ve çıktı kapılarıyla halüsinasyon ve sürüklenmeyi önleme.
LLM-as-judge testleri neden çalıştırma başına farklı sonuç verir
CI'da faithfulness eşiğini kontrol eden LLM hakem, aynı kodda bir gün 0.79 bir gün 0.82 verebilir. Sıcaklık, model sürümü ve belirsiz rubric jitter'ın kaynağı; k-örnekleme ve gürültü bandı çözüm.
Yapay Zekada Yeni Cephe: Modeller Değil Altyapı Kontrolü
Mozilla'nın Otari projesi, kurumsal yapay zekada asıl sorunun model kalitesi değil; maliyet şeffaflığı, çoklu sağlayıcı yönetimi ve yönetişim olduğunu ortaya koyuyor.
Trendyol Arama Sıralama Modellerini Config İle Hızlandırdı
Trendyol, arama sıralama modellerini günlerce süren Go kodlamasından tek bir YAML dosyasıyla saniyeler içinde canlıya alan config odaklı bir platform geliştirdi.
Dağıtım Pipeline'ınızdan Prompt Mühendisliğini Ayırmak
Prompt mühendisliğini dağıtım süreçlerinizden ayırmanın yollarını keşfedin. Humanloop MCP sunucusu ile daha verimli bir geliştirme döngüsü oluşturun.