LLM Gateway, Model Routing ve Multi-Model Architecture
Merkezi LLM gateway, akıllı model routing, fallback, rate limiting ve çok-model mimarisi.
Seviye
İleri
Süre
18 saat
Tahmini yayın
2028 Q1
Kategori
AI Platform, MLOps ve LLMOps
Birden çok model ve sağlayıcıyı tek bir güvenilir katman altında toplayan LLM gateway mimarisini öğreten kurs. Akıllı model routing'den fallback ve rate limiting'e, caching ve gözlemlenebilirlikten çok-model stratejisine; maliyet, gecikme ve kaliteyi tek noktadan yöneten dayanıklı bir AI omurgası kurarsın.
Öğrenilecek teknolojiler
Ne öğreneceksin
- Merkezi LLM gateway tasarlama
- Akıllı model routing ve fallback
- Rate limiting, caching ve gözlemlenebilirlik
- Çok-model stratejisi ve sağlayıcı bağımsızlığı
Kimler için
- AI platformu kuran mühendisler
- Çok sağlayıcı/model yöneten ekipler
- Dayanıklılık ve maliyet arayan kurumlar
Müfredat özeti
- 01LLM gateway neden gerekir
- 02Mimari ve istek akışı
- 03Model routing ve seçim stratejileri
- 04Fallback, retry ve rate limiting
- 05Caching ve gözlemlenebilirlik
- 06Çok-model ve sağlayıcı bağımsızlığı
Diğer kursları keşfet
AI Platform, MLOps ve LLMOps
LLMOps ve GenAIOps: AI Sistemlerini Production'a Alma
Prompt versioning, evaluation, CI/CD, tracing, model monitoring, token maliyetleri ve production deployment.
AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Platform Engineer: Kubernetes, Terraform ve CI/CD
Kubernetes, Terraform, model gateway, agent runtime, GPU workloads, secrets, observability ve multi-tenant AI platformları.
AI Platform, MLOps ve LLMOps
AI Agent Evaluation ve Observability
Agent kalitesini ölçme, tracing, LLM-as-judge, regresyon testleri, guardrails ve üretim gözlemlenebilirliği.