---
title: ML Pipeline Workflow
category: product
entity_type: skill
price: ₺369
canonical: https://forgehouse.ai/tr/skiller/ml-pipeline-workflow/
lang: tr
hreflang_alt: https://forgehouse.ai/skills/ml-pipeline-workflow/
last_updated: 2026-06-20
---

# ML Pipeline Workflow

> Build end-to-end MLOps pipelines from data preparation through model training, validation, and…

Veri hazırlamadan eğitim, doğrulama ve üretim dağıtımına kadar baştan sona MLOps hatları inşa etmeye yönelik bir rehber. DAG orkestrasyonunu, deney takibini, model kayıtlarını, kayma tespitini ve güvenli dağıtım kalıplarını kapsar; böylece model eğitimi ve dağıtımı tekrarlanabilir ve otomatik hale gelir.

## Ne için kullanılır
- Sıfırdan yeni bir makine öğrenmesi hattı inşa etme
- Model eğitimi için DAG tabanlı orkestrasyon tasarlama
- Deney takibiyle tekrarlanabilir eğitim kurma
- Veri kaymasını tespit etme ve otomatik yeniden eğitimi tetikleme
- Yeni modelleri gölge ve kanarya dağıtımıyla güvenle yayma
- Model soyağacını ve geri alma yeteneğini koruma

## Faydalar
- Model eğitimini tekrarlanabilir kılın, böylece bir modelin nasıl üretildiğini her zaman bilin
- Kayma tespiti ve izlemeyle sessiz performans çürümesini erken yakalayın
- Gölge ve kademeli kanarya yayınlarıyla yeni modelleri risksiz yayın
- Model kaydı ve sürümlü soyağacıyla anında geri alın

## Ne içerir
- Altı yaşam döngüsü aşaması boyunca baştan sona hat mimarisi
- İdempotentlik ve yeniden deneme stratejisiyle DAG orkestrasyon kalıpları
- Özellik deposu, model kaydı ve soyağacı disiplini
- İstatistiksel eşikler ve yeniden eğitim tetikleyicileriyle veri kayması tespiti
- Geri almayla gölge, kanarya ve mavi-yeşil dağıtım stratejileri
- Deney takip disiplini ve kademeli karmaşıklık yolu

## Kimler için
Üretim hatları inşa eden, tekrarlanabilir eğitim ve güvenli, otomatik model dağıtımına ihtiyaç duyan makine öğrenmesi mühendisleri ve veri ekipleri için.

## Nasıl çalışır
Skill'in ham veriden production trafiğine hizmet veren modele kadar orkestre ettiği uçtan uca MLOps koşusu. Kara kutu yok, yaptığı iş bu:
1. Ham veriyi alır ve kalite kontrollerinden geçirir (Great Expectations tarzı validasyon), sonra işlenmiş veri setini DVC tarzı hash ile versiyonlar ki her model için 'bu hangi veriyle eğitildi' sorusu hep cevaplanabilsin.
2. Feature engineering çıktısını hem eğitime hem inference'a hizmet eden tek bir feature store'a yazar. Eğitim point-in-time doğru feature kullanır, serving aynı store'dan online okur, çünkü ayrı kurulan pipeline'lar sessizce train-serve kayması üretir.
3. Eğitimi idempotent bir DAG olarak orkestre eder (Airflow, Dagster veya Kubeflow): her task girdi ve çıktısını versiyonlar, random seed sabitler, checkpoint alır ve hata durumunda sadece o task'tan yeniden başlar, tüm zincir baştan koşulmaz.
4. Her koşuyu experiment tracker ve model registry'ye kaydeder (MLflow veya Weights and Biases): hyperparameter seti, veri versiyon hash'i, validasyon metrikleri ve eğitim kodunun commit SHA'sı. Promote etmek demek registry'deki en iyi metriği yükseltmek demektir, o an çalışanı korumak değil.
5. Önce shadow mode ile deploy eder: yeni model production trafiğini görür ama cevapları sadece loglanır. Sonra yüzde 5, 25, 50, 100 canary rollout, metrik gerilediği an otomatik rollback. Doğrudan yüzde 100 geçiş yasaktır.
6. Production'da veri kaymasını izler: canlı girdi dağılımlarını eğitim referansıyla PSI, KS-test veya Jensen-Shannon divergence ile karşılaştırır, eşik aşılınca otomatik retrain tetikler. Concept drift ayrı izlenir çünkü girdi dağılımının stabil olması modelin doğru çalıştığını garanti etmez.

## Sık sorulanlar
### Airflow veya Kubeflow gibi tek bir orkestratöre mi bağlı?
Tek bir araç varsayılmıyor: DAG orkestrasyon kalıpları, idempotentlik kuralları ve yeniden deneme stratejisi hangi orkestratörü kullanıyorsanız ona uygulanacak şekilde yazılmış. Yaşam döngüsü aşamaları ve kayıt disiplini zamanlayıcı markasından daha önemli.

### Otomatik yeniden eğitim gerçekte nasıl tetikleniyor?
Veri kayması tespiti istatistiksel eşiklere göre çalışıyor ve eşik aşıldığında yeniden eğitim tetikleyicisi devreye giriyor; birinin bozulan tahminleri fark etmesi beklenmiyor. İzleme, modelin yanıt vermeye devam ettiği ama kalitenin sessizce düştüğü durumu da yakalıyor.

### Modelimin doğruluğunu artırır mı?
Hayır. Eğitimi tekrarlanabilir, dağıtımı ise gölge, kanarya ve mavi-yeşil yayınla geri alınabilir ve güvenli hale getiriyor. Model mimarisi, öznitelik mühendisliği ve doğruluk çalışması sizin işiniz olmaya devam ediyor.

## Fiyat
₺369, tek seferlik, abonelik yok. KDV dahil.

İlgili rehber: [Yapay zekâ ve LLM mühendisliği](https://forgehouse.ai/tr/rehberler/yapay-zeka-llm-muhendisligi/)