vLLM & TensorRT-LLM
PagedAttention ile sıfır KV cache fragmentasyonu. Continuous batching, tensor parallelism, speculative decoding ve TensorRT-LLM ile NVIDIA optimize edilmiş inference. Llama-3 üzerinde throughput benchmark.
Triton Inference Server
NVIDIA Triton ile üretim sınıfı model serving. config.pbtxt konfigürasyonu, dynamic batching, ensemble pipeline, Python backend custom logic ve perf_analyzer ile throughput optimizasyonu.
BentoML
Framework-agnostic model paketleme ve servisi. Service API, adaptive batching, runner async dispatch, bentofile.yaml ile Bento build, Docker containerize ve Kubernetes deployment pipeline.
GPU Cluster Yönetimi
Ray Serve ile çok GPU'lu LLM deployment. Pipeline ve tensor parallelism, model sharding stratejileri, autoscaling politikaları, spot instance yönetimi ve NCCL communication backend.
A/B Test & Canary Deploy
Üretimde güvenli model değiştirme. Shadow mode, istatistiksel anlamlılık, canary rollout (5%→100%), otomatik rollback ve multi-armed bandit ile dinamik model routing.