Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Prototip aşamasında göz ardı edilen token tüketimi ve birkaç saniyelik gecikmeler, uygulama binlerce kullanıcıya açıldığında bütçe aşımına ve yavaş kullanıcı deneyimine dönüşür. Bu eğitim; LLM maliyet ve gecikme bileşenlerini (girdi/çıktı token'ları, reasoning token'ları, TTFT ve TPOT), sağlayıcı düzeyinde prompt caching'i, semantik önbelleklemeyi, asenkron Batch API kullanımını ve gereksiz çıktı üretimini sınırlama yöntemlerini ele alır.
Katılımcılar mevcut bir LLM iş akışını darboğaz analizinden geçirir; kaliteyi koruyarak birim maliyeti ve p95 latency'yi düşüren somut bir optimizasyon planı uygular.
Kimler Katılmalı?
- Üretimde çalışan LLM servislerinin performans ve bütçesinden sorumlu yapay zeka ve backend mühendisleri
- Yapay zeka altyapısını ve FinOps metriklerini yöneten platform ekipleri
- AI ürünlerinde birim ekonomiyi (unit economics) iyileştirmek isteyen teknik ürün yöneticileri ve mimarlar
- Ön koşul: LLM API'leri ile uygulama geliştirme deneyimi
Kazanımlar
- Bir LLM özelliğinin işlem başı maliyetini ve gecikme kırılımını (ağ, TTFT, üretim) ölçer
- Statik talimat, araç tanımı ve few-shot örnekleri doğru dizerek yüksek prompt cache hit oranı yakalar
- Tekrarlayan veya benzer sorgular için güvenli semantik cache katmanı tasarlar
- Gerçek zamanlı olmayan iş yüklerini Batch API ve kuyruk mimarisine taşıyarak maliyet düşürür
- Kalite eval skorunu düşürmeden token bütçesi ve latency kazancını kanıtlayan deneyler yürütür
Konular
LLM Birim Ekonomisi ve Gecikme Anatomisi
- Input, output, cached ve reasoning token fiyatlandırmasının analizi
- Prefill (TTFT) ve decode (TPOT) aşamalarının gecikmeye etkisi
Prompt Caching ve Prefix Optimizasyonu
- OpenAI, Anthropic ve Gemini prompt caching mekanizmaları ve TTL yönetimi
- Dinamik değişkenleri sona taşıyarak cache bozulmasını (invalidation) önleme
Uygulama Katmanında Exact ve Semantic Caching
- Redis/vektör tabanlı önbellekleme, benzerlik eşiği ve yanlış pozitif riski
- Kullanıcı yetkisi, zamana duyarlı veri ve kişiselleştirme durumlarında güvenli cache anahtarı
Token Tasarrufu ve Çıktı Uzunluğu Kontrolü
- Gecikmenin ana kaynağı olan çıktı token'larını kısaltma, şema sadeleştirme ve stop dizileri
- Reasoning modellerinde düşünme bütçesi (reasoning effort / thinking budget) ayarı
Paralelleştirme, Batch API ve Altyapı Kalıpları
- Bağımsız LLM adımlarının asenkron paralel çalıştırılması ve speculative execution
- Batch API'ler ile toplu işlerde %50'ye varan maliyet düşüşü
Uygulama: Maliyet / Latency / Kalite Pareto Analizi
- Örnek bir servisin adım adım optimize edilmesi
- Öncesi/sonrası maliyet, p95 latency ve eval kalite tablosunun çıkarılması
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
LangChain v0.3+ ekosistemiyle (LCEL, ChatModel soyutlaması, prompt şablonları, structured output, tool calling, retriever entegrasyonu ve LangSmith izleme) modüler LLM uygulamaları geliştirmeyi öğreten program.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Kurumsal Java (Spring AI, LangChain4j) ve .NET (Microsoft.Extensions.AI, Semantic Kernel) ekosistemlerinde Python'a geçmeden tip güvenli LLM, RAG, tool calling ve MCP entegrasyonu geliştirmeyi öğreten program.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
AWS üzerinde Amazon Bedrock Converse API, Knowledge Bases, Bedrock Agents, Guardrails, Prompt Management, IAM/VPC güvenliği ve maliyet optimizasyonu ile kurumsal üretken yapay zeka çözümleri geliştirme programı.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Microsoft Azure AI Foundry ve Azure OpenAI Service üzerinde GPT/reasoning modelleri, Azure AI Search entegrasyonu, Entra ID kimlik doğrulaması, Private Endpoint, Content Safety ve PTU/kota yönetimi programı.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Google Cloud Vertex AI üzerinde Gemini modelleri, Gen AI SDK, Context Caching, Grounding, Vertex AI Search, BigQuery entegrasyonu, IAM/VPC-SC güvenliği ve değerlendirme araçlarıyla uygulama geliştirme programı.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
LLM prototiplerini dayanıklı kurumsal sistemlere dönüştüren mimari kalıplar: AI gateway, asenkron kuyruklar, circuit breaker, fallback zincirleri, idempotency, guardrail katmanı ve OpenTelemetry izlenebilirliği.
- Canlı Kurs
- 6 modül
Bizimle iletişime geçin
