Yapay zeka entegrasyonu
Bir yapay zeka entegrasyonunda modeli çağırmak genellikle işin küçük bir kısmı. Emeğin çoğu, modeli kendi verisi, erişim kuralları, kalite beklentileri ve bütçesi olan mevcut bir sisteme oturtmaya harcanıyor.
Eğitim teknik ekiplere yönelik. İnsanların günlük işlerinde güvenerek kullanabileceği bir yapay zeka özelliğinin arkasındaki tasarım kararları üzerinde duruyor.
Eğitim ne hakkında?
Yapay zekayı daha büyük bir sistemin parçalarından biri olarak ele alıyoruz; sistemin neresine konacağını, geri kalan bileşenlerden neye ihtiyaç duyduğunu, nasıl hata yaptığını ve bu hataların nasıl yakalanacağını konuşuyoruz. Amaç, ekibin hangi modelleri ve araçları kullanırsa kullansın bu kararları kendisi verebilmesi.
Örnekleri mümkün olduğunca katılımcıların bakımını yaptığı bir sistemden alıyoruz.
Kimler için?
Yazılım geliştiriciler
Zaten geliştirdikleri ürün ve servislere yapay zeka özellikleri eklemek.
Mimarlar ve teknik liderler
Yapay zeka özelliklerinin mimarisini seçmek ve birden fazla ekibin ortak kullanacağı standartlar üzerinde uzlaşmak.
Platform ve altyapı ekipleri
Yapay zeka özellikleri canlıya çıktığında gereken barındırma, erişim yetkileri ve izleme altyapısını kurmak.
Konular
Konuların ağırlığını, ekibinizin üzerinde çalıştığı sistemlere bakarak eğitimden önce sizinle belirliyoruz.
- Yapay zekanın mevcut bir sistemde nereye oturduğu, nerede sıradan yazılımın daha doğru seçim olduğu
- Model seçimi: hazır servisler ya da kendi altyapınız
- Modellere verilerinize ve sistemlerinize güvenli erişim vermek
- Kaliteyi canlıya almadan önce ve sonra ölçmek
- Güvenlik, gizlilik ve erişim kontrolü
- Canlı ortamda maliyet, gecikme ve izleme
Sık sorulan sorular
Yapay zeka entegrasyonu eğitimi için makine öğrenmesi deneyimi gerekiyor mu?
Hayır. Yazılım geliştirmiş ya da işletmiş katılımcılar eğitimi rahatça takip edebilir.
Eğitim belirli bir yapay zeka modeline ya da platforma bağlı mı?
Hayır. Mümkün olduğunca ekibinizin zaten çalıştığı modelleri ve platformları kullanıyoruz.
Eğitim, kendi altyapımızda çalışması gereken yapay zeka sistemlerini de kapsıyor mu?
Evet. Veriler kurum dışına çıkamıyorsa eğitim, modelleri kendi altyapınızda çalıştırmayı da kapsıyor.
Eğitimi birlikte planlayalım
Ekibinizi ve eğitimden sonra neleri yapabilmelerini istediğinizi birkaç satırla anlatın, size geri dönelim.
Blogdan
Tüm yazılar
Yapay zeka projelerinde asıl iş çoğu zaman entegrasyondur
Bir projeye yapay zeka etiketi koymak, asıl işi görünmez kılabilir. Değer, modeli şirket verisine ve iş akışına bağlayan entegrasyondan gelir.
Yazıyı okuyun
LLM'i kendimiz mi çalıştıralım, API mi kullanalım?
Açık uçlu işlerde API iyi bir başlangıç. Dar, tekrarlanan işlerde kendi çalıştırdığınız küçük bir model maliyet, gizlilik ve kontrol açısından öne geçebilir.
Yazıyı okuyun
Yapay zeka token ekonomisi: Gerçek maliyeti kim ödüyor?
Token fiyatı üretimdeki gerçek maliyeti tek başına göstermez. Bulut kredileri, yeniden denemeler, agent adımları ve insan incelemesi hesabı nasıl değiştiriyor?
Yazıyı okuyun