Model Deployment Nedir?

Model Deployment Nedir?

Model deployment, eğitilmiş bir modelin deney ortamından çıkarılıp gerçek veriye cevap veren üretim bileşenine dönüştürülmesidir. Model bir API olarak, zamanlanmış batch işi olarak, veri pipeline’ı içinde veya edge cihazda çalışabilir.

Süreç Adımları

Önce model dosyası, bağımlılıklar, özellik hesaplama kodu ve konfigürasyon paketlenir. Ardından servis endpoint’i, batch zamanlaması veya streaming tüketicisi oluşturulur. Yayın öncesinde giriş veri şeması, tahmin gecikmesi, bellek kullanımı, hata davranışı ve güvenlik sınırları test edilir.

Üretimde Dikkat Edilecekler

Model bir kez yayınlanınca iş bitmez. Veri dağılımı değişebilir, model sapması oluşabilir, tahmin maliyeti artabilir veya uç durumlar beklenmeyen kararlar üretebilir. Bu nedenle shadow deploy, canary release, rollback planı, model versiyonlama ve izleme gerekir.

Makine öğrenimi modelin nasıl eğitildiğini açıklar; CI/CD pratikleri ise model paketinin güvenli ve tekrar edilebilir biçimde yayına alınmasını destekler.