Hugging Face Transformers ile NLP Üretim Stratejisi

Model lifecycle, maliyet optimizasyonu ve kontrollü dağıtım

Transformer modellerini üretime almak, model kartları, güvenlik filtresi ve maliyet optimizasyonu gerektirir. Bu yol haritası Applied AI lead profiline yönelik hazırlanmış olup Transformers, Optimum, ONNX Runtime, Ray Serve araçlarıyla uygulanabilir.

Model Lifecycle

Model kartları yazılmadığında paydaş şeffaflığı kaybolur.

• Model card ve eval sonuçlarını depo etmek
• Dataset sürümlerini taglemek
• Eval pipeline’ını CI’a bağlamak

Maliyet ve Optimizasyon

Quantization ve distillation olmadan inference maliyeti artar.

• Optimum ile INT8 quantization
• ONNX Runtime Graph Optimization
• Ray Serve autoscaling kurmak

Güvenlik ve Kontrol

İçerik filtrasyonu ve kullanım limitleri yoksa risk büyür.

• Harmful output filtrelerini pipeline’a eklemek
• User-level rate limit
• Feedback loop ile prompt güncellemek

Başarı Metrikleri

• Inference maliyeti: -%38 — INT8 quantization ve ONNX optimizasyonu sonrası.
• Model kartı kapsaması: 100% — Tüm modellerde metadata tamamlandı.
• Güvenlik olayları: -%60 — Filtre ve rate limit politikası ile azaldı.

Kod Örneği — Optimum ile quantization

from optimum.intel import IncQuantizer
quantizer = IncQuantizer.from_pretrained('model')
quantizer.quantize(save_directory='model-int8')

Uygulama Kontrol Listesi

• Model kartı ve eval raporlarını sakla.
• INT8 quantization uygula.
• Ray Serve autoscaling kur.
• İçerik filtrelerini pipeline’a ekle.
• User-level rate limit tanımla.

Anahtar odaklar: nlp, transformers, hugging face.