Kendi yapay zeka altyapınızı kurmak, 2026'da pazarda yer alan şirketler için bir zorunluluk. Stanislav Tibekin, BT entegratörü Nixys'in kurucu ortağı, yapay zeka ortamını yapılandırırken yapılan tipik hataları paylaştı ve LLM altyapınızın birbirinden kopuk çözümler yığını olmaması için gerekli 5 kritik bileşeni sıraladı.

Son aylarda Nixys'e kendi LLM'ini kurma talepleri yoğun şekilde geliyor. Ve neredeyse her projede aynı hata yapılıyor:

İşletme modeli seçiyor, ancak etrafındaki altyapıyı hesaba katmıyor.2026'daki ön satıştan, müşteri vakasına dayanarak, Stanislav işletmelerin güncel gereksinimlerini ve her aşamadaki zorlukları sıraladı.

✳️Projenin amacı, WebUI ve API ile LLM ve CV modellerini dağıtmak ve işletmek için birleşik bir ortam oluşturmak. Müşteri şirket, yapay zeka için eksiksiz bir iç platform oluşturmak istiyor.

5 kritik bileşen:

1️⃣Orkestrasyon ve yük dengeleme
LLM çıkarımı bellek açısından zorludur. Yerleştirmede bir hata olursa, 80 GB'lık pahalı GPU A100 boşta kalır çünkü üzerine %95 kullanım oranıyla sığmayan iki model konulmuştur.

2️⃣Rol/erişim yönetimi ve kotalar sistemi
Sistem içinde blokajlar olmadan merkezi yönetim önemlidir. Bulut GPU'ları için devasa faturalar olmamalıdır. Bu arada, AI için FinOps tam da bu noktadan başlar (işini AI üzerine kuranlar ne demek istediğimi anlayacaktır).

3️⃣Birleşik kullanıcı deneyimi
Geliştiriciler sisteme istek oluşturmayı bilmek zorunda olmamalı. Onlara hem kullanışlı bir web sohbeti (Open WebUI gibi) hem de şirketin kendi ürünlerine entegrasyon için istikrarlı bir API sağlanmalıdır.

4️⃣Model yaşam döngüsü ve depolama
Küçük ekiplerde bile şu soru ortaya çıkabilir: ihtiyacım olan modelin eğitilmiş sürümünü nereden bulabilirim? DevOps ekipleri daha önce de benzer sorunlarla karşılaşmıştı.

5️⃣İzleme ve gözlemlenebilirlik
Uçtan uca istek günlüğü, izleme ve çıkarım metriklerinin izlenmesi olmadan, yavaşlamanın neyle bağlantılı olduğunu, hangi kullanıcının yük oluşturduğunu ve maliyetlerin nasıl optimize edileceğini anlamak imkansızdır.

2026'da LLM uygulayan şirketler artık yapay zeka altyapısının kalitesi düzeyinde rekabet ediyor.

Kendi LLM'iniz, veriler, erişimler, konteynerler ve metriklerle eksiksiz bir platformdur.
Altyapı ortamı olmadan, başarılı bir pilot bile pahalı ve kontrol edilemez bir maceraya dönüşme riski taşır.

TCO'yu nasıl hesaplayacağınız, yapay zeka altyapısını nasıl yöneteceğiniz ve LLM uygulamasında tipik hatalardan nasıl kaçınacağınız hakkında daha fazlası için ITibekin FM'e göz atın.