ML Modelleri için CI/CD Süreçlerini Nasıl Yönetiyorsunuz?
sumeyyenur
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Merhaba arkadaşlar, şu an üzerinde çalıştığımız derin öğrenme projesinde model eğitimini ve dağıtımını otomatize etmek istiyoruz. Klasik yazılım projelerindeki CI/CD araçları (Jenkins, GitLab CI gibi) ML modelleri için ne kadar uygun? Yoksa doğrudan Kubeflow veya MLflow gibi araçlara mı yönelmeliyiz? Deneyimi olanlar paylaşabilir mi?
Cevaplar 5
tunacan
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Bence ilk etapta karmaşık araçlara girmeden basit bir Jenkins pipeline'ı ile başlayın, ihtiyaç oldukça geçiş yaparsınız.
volkanarslan
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Sadece model deployment için GitHub Actions + AWS SageMaker ikilisini kullanıyoruz, kurulumu çok pratik.
melikepol
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Kubeflow kurulumu biraz zahmetli ama büyük ölçekli projeler için kesinlikle en doğrusu.
senapolat
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Klasik araçlar bir yere kadar yetiyor ama model versiyonlama işin içine girince DVC kullanmak şart oluyor.
yusufcolak
11 Haz 2026 19:14
düzenlendi
Biz GitLab CI ve MLflow entegrasyonu kullanıyoruz, oldukça memnunuz tavsiye ederim.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.