ML Model Deployment'a Başlangıç

Makine öğrenmesi modellerini deploy etmek ilk başta bunaltıcı gelebilir. Bu yazıda FastAPI'yi serving katmanı olarak kullanan minimal ama production-ready bir kurulumu adım adım anlatıyorum.

Modelinizi net bir inference arayüzüyle paketleyerek başlayın. Preprocessing ve postprocessing mantığını model tanımına yakın tutun; böylece eğitim ve serving arasında davranış tutarlı kalır.

Servisi Docker ile containerize edin, health check ekleyin ve basit bir /predict endpoint'i açın. Oradan itibaren çekirdek API'yi yeniden yazmadan monitoring, scaling ve CI/CD üzerinde iterasyon yapabilirsiniz.