Sirketime AI Kurmak Icin Ne Lazim? On-Premise AI Altyapisi Rehberi
Yapay zeka projelerini kurum icinde guvenli sekilde calistirmak isteyen sirketler icin en dogru yaklasim, ihtiyaca gore boyutlanmis bir on-premise AI mimarisi kurmaktir. Bu yapi hem veri mahremiyetini korur hem de kritik sureclerde gecikmeyi azaltir.
1. Is Hedefini Netlestirin
Ilk adim teknoloji secmek degil, hedefi netlestirmektir: dokuman ozetleme, kurum ici asistan, destek otomasyonu, raporlama veya kod yardimcisi gibi.
2. Dogru Donanim Boyutlandirmasi
- GPU: Model boyutu ve ayni anda kullanici sayisina gore secilir.
- RAM: LLM + vektor veritabani + uygulama katmani icin ayrica planlanir.
- Storage: NVMe tabanli hizli depolama model yukleme performansini artirir.
- Network: 10/25GbE ve dusuk gecikmeli omurga onerilir.
3. Yerel LLM Mimarisi
Kurumsal kullanimda model, API katmani ve guvenlik politikasi birlikte tasarlanmalidir. Ollama benzeri araclardan yararlanilabilir; ancak rol tabanli erisim, loglama ve model versiyon yonetimi mutlaka eklenmelidir.
4. Guvenlik ve Uyumluluk
- Model istekleri icin kimlik dogrulama ve yetkilendirme
- Prompt ve cikti loglari icin denetim izi
- Hassas veri maskeleme ve KVKK uyum adimlari
- Segmentasyon ve sifreleme politikasi
5. Uygulama Yol Haritasi
- Pilot senaryo secimi (tek bir birim)
- GPU sunucu + model kurulumu
- Kurumsal veri kaynagi entegrasyonu
- Kullanim metrikleri ve kalite olcumu
- Asamali yayginlastirma
Sonuc
On-premise AI, dogru planlandiginda hem guvenlik hem performans acisindan ciddi avantaj saglar. Bilgi Sistemleri ekibi olarak is yukunuza gore en uygun GPU, sunucu ve yazilim katmanini birlikte tasarliyoruz.
