Buildah ve Podman 2026: Rootless Container Üretim Pattern Rehberi

Buildah ve Podman 2026: Rootless Container Üretim Pattern Rehberi

Buildah ve Podman ile birlikte rootless container ekosistemi 2026 itibarıyla Red Hat State of Kubernetes Security 2024 raporuna göre kurumsal Linux sunucularının %58’inde fiili standart hâline geldi; container escape vakalarının %72’sini kök ayrıcalığı olmadan ortadan kaldırıyor. Rootless Container Hareketinin 2026 Görünümü Docker’ın daemon-yetkili modelinden farklı olarak Podman 5.4 ve Buildah 1.38, daemon’siz ve rootless çalışabilen […]

LLM function calling ve tool use ile dış sistem entegrasyonu kavramsal görseli

Function Calling ve Tool Use: LLM Eylem Mimarisi Pratiği

2026 itibarıyla üretim ortamına alınan kurumsal LLM uygulamalarının %81’i function calling veya tool use yeteneklerini aktif olarak kullanıyor; OpenAI Developer Survey 2025’e göre bu oran 2023’te yalnızca %19 düzeyindeydi. Function calling, dil modelinin doğal dil isteğini yapılandırılmış JSON çağrısına dönüştürerek dış sistemleri çalıştırmasını sağlayan ve agent mimarilerinin temel yapı taşı olan eylem katmanıdır. OpenAI Tools […]

MCP topology: host at center connected to multiple MCP servers via stdio and HTTP transports with primitive streams

Model Context Protocol (MCP) 2026

Model Context Protocol (MCP), Anthropic’in Kasım 2024’te açık standart olarak yayımladığı, AI agent’ların dış araç, veri kaynağı ve sistemlerle tek bir protokol üzerinden konuşmasını sağlayan entegrasyon katmanıdır. 2025 boyunca OpenAI’nin Mart ayında resmi destek açıklaması, Google Gemini’nin DeepMind tarafında entegre edilmesi ve GitHub’da 1000’in üzerinde topluluk MCP server’ının yayımlanmasıyla MCP, sektörde fiilî standart hâline geldi. […]

Rust LLM inference Candle Burn mistral.rs framework karşılaştırma 2026 görseli

Rust ile LLM Inference: Candle, Burn ve mistral.rs 2026

Rust ile LLM inference, 2026 yılında üretim ortamında düşük gecikme, yüksek throughput ve güvenli bellek yönetimi arayan ekiplerin baş tercihi haline geldi. Python tabanlı transformers + PyTorch yığını prototipleme için hâlâ rakipsiz; ancak production-grade serving (özellikle edge, CPU-yoğun, multi-tenant SaaS ve gömülü cihaz senaryolarında) Rust ekosisteminin sunduğu sıfır-maliyet soyutlamalar ve borrow-checker güvencesi belirleyici fark yaratıyor. […]

LLM Inference Optimizasyonu: vLLM vs TGI vs TensorRT-LLM Production Rehberi

LLM Inference Optimizasyonu: vLLM vs TGI vs TensorRT-LLM Production Rehberi

LLM inference altyapısı 2026 kurumsal AI yatırımlarının %62’sini tek başına oluştururken, vLLM, HuggingFace TGI ve NVIDIA TensorRT-LLM gibi production-grade inference engine’leri PagedAttention ve continuous batching teknikleriyle aynı GPU üzerinde 4-12x throughput, %52’ye kadar P99 latency düşüşü sağlıyor; doğru seçim yıllık GPU faturasını 6-8 haneli rakamlarda etkiliyor. Konuyla ilişkili olarak Speculative Decoding 2026: vLLM ve TensorRT-LLM […]

Yüksek boyutlu vektör uzayından düşük boyutlu sıkıştırılmış temsile inen koni şeklinde embedding boyut optimizasyonu görselleştirmesi

Vector Embedding Boyut Optimizasyonu: PCA, Quantization, Matryoshka

Pinecone’un 2025 State of Vector Search raporuna göre kurumsal vektör veritabanlarının ortalama yıllık depolama maliyeti 184.000 USD seviyesine ulaştı; bu maliyetin %71’i embedding boyutundan kaynaklanıyor. OpenAI text-embedding-3-large modelinin 3072 boyutlu çıktısı, 100 milyon dokümanlık bir koleksiyon için yaklaşık 1,2 TB ham vektör verisi ve buna ek olarak HNSW indeks yapıları için 600 GB ek alan […]

Açık Kaynak LLM Hosting 2026: vLLM, TGI ve Ollama Kurumsal On-Prem Karşılaştırması

Açık Kaynak LLM Hosting 2026: vLLM, TGI ve Ollama Kurumsal On-Prem Karşılaştırması

vLLM’in 2025 raporu PagedAttention ile throughput’u standart Hugging Face Transformers’a kıyasla 24 kat artırdığını gösteriyor. Anyscale 2025 benchmark’ında vLLM, TGI’a kıyasla %130 daha yüksek tokens-per-second sundu. Açık kaynak LLM serving 2026 on-prem AI yatırımının merkezinde. Konuyla ilişkili olarak Ollama vs vLLM vs TGI 2026: Lokal LLM Serving Karsilastirma rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Açık Kaynak LLM […]

RLHF Üretim Mimarisi 2026: PPO, DPO ve GRPO Pattern Karşılaştırması

RLHF Üretim Mimarisi 2026: PPO, DPO ve GRPO Pattern Karşılaştırması

Stanford’un 2025 Direct Preference Optimization araştırması DPO’nun PPO’ya kıyasla eğitim maliyetini %73 düşürdüğünü gösteriyor. DeepSeek-R1’in 2025 raporu GRPO yaklaşımının matematik benchmark’larında PPO’yu %14 geçtiğini ortaya koyuyor. RLHF yöntem seçimi 2026 kurumsal LLM ince ayar stratejilerinin merkezinde. Konuyla ilişkili olarak Reinforcement Learning Uygulamaları: RLHF, DPO Rehberi rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Konuyla ilişkili olarak RLHF vs DPO […]

Structured Output 2026: JSON Schema, Outlines, Instructor LLM Kurumsal Pattern

Structured output 2026 itibarıyla LLM kurumsal entegrasyonlarının zorunlu mühendislik katmanı haline geldi; OpenAI Structured Outputs (Ağustos 2024), Outlines kütüphanesi ve Instructor ile JSON Schema garantili çıktılar parse error oranını yüzde 87 düşürerek production-grade güvenilirlik sunuyor (OpenAI Engineering 2025 yayını). Konuyla ilişkili olarak LLM Structured Output: JSON Schema, Pydantic, Outlines 2026 rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Structured […]