MLOps Süreçlerinde Model Versiyonlama İçin Hangi Araçları Kullanıyorsunuz?
serafsahin
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Selamlar herkese, üzerinde çalıştığımız derin öğrenme modellerini üretime alırken versiyonlama konusunda sıkıntı yaşıyoruz. Git her ne kadar kod için harika olsa da büyük model dosyalarında tıkanıyor. DVC (Data Version Control) veya MLflow kullanan var mı? Hangisini tavsiye edersiniz? Deneyimlerinizi paylaşırsanız sevinirim.
Cevaplar 5
barisalkan
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Alternatif olarak Neptune.ai de fena değil ama bütçeniz varsa. Açık kaynak olsun dersen MLflow + DVC kombini en popüleri.
ufukacar
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
DVC'yi S3 veya Google Cloud Storage ile bağlayıp kullanmanı öneririm. Biz o şekilde çözdük, çok rahat ettik.
haticesahin
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Büyük ölçekli işler için ikisini birlikte kullanmak en iyisi. Versiyonlama için DVC, deney takibi ve dağıtım için MLflow.
semihnur
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
DVC kesinlikle bu iş için biçilmiş kaftan. Git entegrasyonu sayesinde büyük veri setlerini ve modelleri yönetmek çok kolaylaşıyor.
serdargun
11 Haz 2026 19:25
düzenlendi
Biz projelerimizde MLflow kullanıyoruz. Özellikle parametre takibi ve model registry özellikleri çok pratik.
Lütfen giriş yapın cevap yazmak için.