GPA Teknoloji

AI Dönüşüm

AI Operasyon, Güvenlik ve Yerel Model Kurulumu

AI sistemlerinin üretimde izlenmesi, guardrail kurulması ve hassas veri için Ollama ile yerel model kurulumu dahil güvenlik katmanı kurarız.

Tüm hizmetlere dön
AI operasyon ve güvenlik için model izleme, yerel model kurulumu ve erişim kontrol paneli

AI sistemleri üretimde nasıl güvenli çalışır?

Bir AI ajanı demoda çalışması ile üretimde güvenle çalışması aynı şey değildir. Bu hizmette çıktı kalitesini değerlendiren test setleri, onay ve guardrail mekanizmaları, kullanım ve maliyet izleme kurarız. Hassas verinin dışarı çıkmaması gereken senaryolarda Ollama ve açık kaynak modellerle yerel veya hibrit altyapı kurarız.

Değerlendirme setleri, gerçek kullanım örneklerinden derlenir ve her model/prompt değişikliğinde yeniden çalıştırılır; böylece bir güncellemenin çıktı kalitesini bozup bozmadığı üretime çıkmadan görülür. Prompt enjeksiyonu ve yetkisiz veri erişimi gibi riskler için ayrı test senaryoları tanımlanır, kullanım ve maliyet düzenli olarak raporlanır.

Nereden nereye taşıyoruz?

Bugün

  • AI çıktıları test edilmeden üretime alınıyor
  • Kullanım ve maliyet görünürlüğü yok
  • Hassas veri dış API'lere gönderiliyor

Bu hizmetten sonra

  • Değerlendirme setleriyle test edilen çıktılar
  • İzlenen kullanım ve maliyet metrikleri
  • Gerektiğinde tamamen yerel çalışan model altyapısı

Nasıl ilerliyoruz?

01

Değerlendirme ve test setleri

Bu başlığı sorumlusu, kabul kriteri ve ölçüm noktası belli somut bir iş paketine dönüştürürüz.

02

Guardrail ve onay mekanizmaları

Bu başlığı sorumlusu, kabul kriteri ve ölçüm noktası belli somut bir iş paketine dönüştürürüz.

03

Model performans ve kullanım izleme

Bu başlığı sorumlusu, kabul kriteri ve ölçüm noktası belli somut bir iş paketine dönüştürürüz.

04

Yerel model ve donanım planı (Ollama)

Bu başlığı sorumlusu, kabul kriteri ve ölçüm noktası belli somut bir iş paketine dönüştürürüz.

AI operasyon ve güvenlik için model izleme, yerel model kurulumu ve erişim kontrol paneli

LLMOps + güvenlik + yerel model

AI sistemlerini demo ortamından çıkarıp güvenli üretim düzenine alırız

AI uygulaması canlıya çıktığında yeni sorular başlar: hangi veri modele gitti, cevap neye dayandı, maliyet neden arttı, model neden değişti, hassas veri nasıl korundu?

Araştırma

AI üretim ortamında neden ayrı operasyon gerekir?

Kurumsal AI kullanımı büyüdükçe model izleme, prompt versiyonlama, veri maskeleme, erişim kontrolü, maliyet yönetimi ve güvenlik politikası standart operasyonun parçası haline gelir. Yerel model kurulumu da bazı senaryolarda veri kontrolü ve maliyet öngörülebilirliği sağlar.

İşletim modeli

AI operasyon ve güvenlik katmanları

OpenAI, Claude, Copilot, Ollama veya açık kaynak modelleri farklı senaryolarda kullanabiliriz. Seçimi; veri hassasiyeti, performans, maliyet, bakım ve regülasyon ihtiyacına göre yaparız.

Katman
Ne kontrol edilir?
Risk
Çıktı
Model seçimi
Bulut LLM, yerel LLM, açık kaynak model veya hibrit kullanım
Yanlış model maliyet veya güvenlik sorunu üretir
Model karar matrisi
Veri güvenliği
Maskeleme, sınıflandırma, saklama ve aktarım sınırları
Hassas bilgi modele kontrolsüz gider
Veri politikası ve maskeleme akışı
Prompt ve RAG
Prompt versiyonu, kaynak doküman, embedding ve cevap dayanağı
Cevaplar izlenemez ve tekrarlanamaz
Versiyonlu prompt ve kaynaklı cevap yapısı
Erişim
Kullanıcı, rol, ajan, API anahtarı ve araç yetkileri
Fazla yetki operasyon riski yaratır
Yetki matrisi ve audit log
Maliyet
Token, model, kullanıcı, işlem ve ortam bazlı tüketim
Pilot ucuz görünür, üretimde maliyet patlar
Maliyet dashboard'u ve limitler
İzleme
Hata, gecikme, kalite, güvenlik alarmı ve kullanıcı geri bildirimi
Sorunlar müşteri fark edince anlaşılır
LLMOps izleme panosu

Yol haritası

AI operasyon düzenini nasıl kurarız?

Canlı AI sistemi için teknik kurulum kadar politika, loglama ve bakım süreci de gerekir. Bu yüzden üretim hazırlığını ayrı bir iş paketi olarak ele alırız.

01

1-2. hafta

Risk ve mimari değerlendirme

Kullanım senaryoları, veri hassasiyeti, model seçenekleri, altyapı ve regülasyon ihtiyaçları çıkarılır.

02

3-4. hafta

Güvenlik tasarımı

Veri maskeleme, rol bazlı erişim, API anahtarı yönetimi, loglama ve insan onayı kuralları tanımlanır.

03

5-8. hafta

LLMOps kurulumu

Prompt versiyonlama, model izleme, maliyet takibi, kalite test setleri ve alarm mekanizmaları kurulur.

04

9-12. hafta

Yerel veya hibrit devreye alma

Ollama ve benzeri yerel model seçenekleri veya hibrit bulut mimarisi pilot/üretim için yapılandırılır.

AI operasyonunda izlediğimiz KPI'lar

Token maliyetiKPI
Cevap doğruluk skoruKPI
Kaynaklı cevap oranıKPI
GecikmeKPI
Hassas veri ihlaliKPI
Model/prompt versiyon sapmasıKPI

Rakamlarla güvenlik disiplini

Sürekli

Model performans izleme

Her üretim dağıtımında

Guardrail testi

Sık sorulan sorular

Verimiz hiç dışarı çıkmadan AI kullanabilir miyiz?

Evet, Ollama ve açık kaynak modellerle tamamen yerel çalışan bir kurulum tasarlayabiliriz. Performans ve maliyet dengesini birlikte değerlendiririz.

Bu hizmet için görüşelim

İhtiyacınızı kısaca anlatın, uygun kapsam ve yaklaşımı birlikte netleştirelim.

İletişime geçin