# LLMOps & AI Platform Mühendisliği

LLMOps ve AI platform mühendisliği; kurumdaki yapay zekâ uygulamalarının ortak altyapısını kurar: model servisleme, değerlendirme (eval) hatları, gözlemlenebilirlik, maliyet yönetimi, versiyonlama ve guardrail'ler. alfi Technology; AI'ı 'çalışan demo'dan işletilebilir üretim platformuna taşır.

## Bunlardan birini yaşıyorsanız

- AI projeleri demo aşamasını geçemiyor; üretimde kim işletecek belirsiz.
- Model/prompt değişiklikleri ölçülmeden yayına giriyor.
- AI maliyeti kontrolsüz büyüyor; kim ne harcıyor görünmüyor.
- Her ekip kendi AI altyapısını sıfırdan kuruyor.

## Kimler için?

**Kurum profili:** Birden çok AI girişimi olan kurumlar · AI'ı ürünlerine gömen yazılım şirketleri · Regülasyon gereği izlenebilirlik isteyen sektörler

**Karar verici:** CTO / mühendislik direktörü · Platform ekibi lideri · CIO

## Nasıl çalışıyoruz?

### 1. Platform değerlendirmesi (1-2 hafta)
- Mevcut AI kullanımlarının envanteri
- Platform gereksinimlerinin çıkarılması

**Çıktı:** Platform mimari tasarımı

### 2. Çekirdek platform kurulumu (3-6 hafta)
- Model gateway ve erişim yönetimi
- Eval hattı ve izleme (log/metrik/maliyet)
- Guardrail katmanı

**Çıktı:** Çalışan platform çekirdeği

### 3. Uygulama taşıma (2-4 hafta)
- Mevcut AI uygulamalarının platforma alınması
- CI/CD ve sürüm disiplini

**Çıktı:** Taşınmış uygulamalar · Dağıtım hattı

### 4. Devir ve olgunlaştırma (2-3 hafta)
- Ekip eğitimi, kırmızı takım testi
- Maliyet optimizasyonu

**Çıktı:** İşletim el kitabı · Test raporu

## Teslimatlar

- Model gateway ve yetki yönetimi
- Eval hattı (otomatik + insan değerlendirme)
- Gözlemlenebilirlik: iz, metrik, maliyet panosu
- Guardrail ve kırmızı takım test raporu
- Sürüm/dağıtım disiplini

## Teknoloji ve mimari yaklaşımı

Sağlayıcı kilidine karşı soyutlama katmanı kurulur; modeller ölçüme dayanarak değiştirilebilir. Her istek izlenir (kim, hangi maliyet, hangi kalite); prompt/model değişiklikleri eval'den geçmeden yayına giremez.

## Riskler ve nasıl yönetildiği

- **Kapsam belirsizliği ve beklenti kayması** → Keşif fazında yazılı kapsam ve başarı kriterleri; her faz sonunda onay kapısı.
- **Veri kalitesi ve erişim gecikmeleri** → Veri erişimi ve sorumlular keşifte netleştirilir; pilot gerçek veriyle yapılır.
- **Kurum içi benimseme düşüklüğü** → Süreç sahipleri en baştan dahil edilir; eğitim ve devir teslim çıktının parçasıdır.

## Başarı kriterleri

- Yeni AI uygulamasının platform üstünde günler içinde açılabilmesi
- Tüm AI trafiğinin maliyet/kalite görünürlüğü
- Yayın öncesi eval kapısının fiilen çalışması

## Çalışma modelleri

- Proje bazlı: kapsamı ve teslimatları baştan tanımlı, fazlı ilerleyen çalışma.
- Aylık danışmanlık (retainer): düzenli kapasite ile sürekli iyileştirme ve yönlendirme.
- Ekip genişletme: alfi mühendislerinin kurum ekibiyle omuz omuza çalışması.

## Sıkça sorulanlar

**Tek model sağlayıcısına bağımlı kalır mıyız?**

Hayır; gateway soyutlaması sayesinde modeller ölçüme dayanarak değiştirilebilir, çoklu sağlayıcı desteklenir.

**Mevcut projelerimizi çöpe mi atacağız?**

Hayır; mevcut uygulamalar platforma taşınır, kazanım korunur — sadece işletilebilir hâle gelir.