Top 10 AI Platformları
Platformlar kategorisi; model eğitiminden dağıtıma kadar kullanılan bulut, GPU, API, MLOps ve veri altyapısı çözümlerini sıralar.
Her platform listesi ölçeklenebilirlik, güvenlik, maliyet kontrolü ve geliştirici deneyimini birlikte değerlendirir. Mimari kararlarda tek bir araca değil uçtan uca platform uyumuna bakın.
10 liste · Son güncelleme: 17 Ekim 2026
Platformlar Listeleri
En İyi 10 GPU Altyapı Platformu
Eğitim ve çıkarım için GPU kiralama ve küme yönetiminde öne çıkan platformları karşılaştırır.
En İyi 10 Fine-Tuning Platformu
Model ince ayarı ve özel eğitim için kullanılan platformları karşılaştırır.
En İyi 10 AI Gözlemlenebilirlik Aracı
LLM uygulamalarında izleme, değerlendirme ve hata ayıklama araçlarını sıralar.
En İyi 10 No-Code AI Platformu
Kod yazmadan AI iş akışı kurmayı sağlayan no-code ve low-code platformları karşılaştırır.
En İyi 10 AI API Platformu
Geliştiricilerin uygulamalarına AI eklemesini sağlayan API platformlarını sıralar.
En İyi 10 MLOps Platformu
Model yaşam döngüsü, deney takibi ve dağıtım için MLOps platformlarını sıralar.
En İyi 10 AI Geliştirici Framework’ü
Uygulama geliştirmede kullanılan AI framework ve SDK’larını karşılaştırır.
En İyi 10 Vektör Veritabanı
RAG ve anlamsal arama için vektör veritabanlarını ölçek ve geliştirici deneyimiyle sıralar.
En İyi 10 Model Barındırma Platformu
LLM ve açık modelleri API olarak sunan barındırma platformlarını sıralar.
En İyi 10 AI Bulut Platformu
Model eğitimi, barındırma ve kurumsal AI hizmetleri sunan bulut platformlarını sıralar.
Platformlar
Listelerini Nasıl Değerlendiriyoruz?Platform seçiminde tek özellik yerine güvenlik, maliyet kontrolü, ölçeklenebilirlik ve geliştirici deneyimini birlikte değerlendirin.
Platform listeleri modeli değil, modeli çalıştırdığınız yeri sıralar. Bulut, GPU, barındırma, vektör veritabanı ve MLOps aynı faturada birleşebilir; her listenin sorusu ayrıdır.
- Adım 1
Mimari ihtiyacı yazın
Eğitim, barındırma, vektör arama veya gözlemlenebilirlik gibi ana ihtiyacı netleştirin; platformu bu ihtiyaca göre seçin.
- Adım 2
Operasyon maliyetini hesaplayın
GPU, depolama, ağ ve yönetilen hizmet ücretlerini birlikte modelleyin; sticker fiyat tek başına yanıltıcı olabilir.
- Adım 3
Güvenlik ve gözlemlemeyi doğrulayın
Kimlik yönetimi, denetim izleri, latency metrikleri ve hata izleme yeteneklerini üretim öncesi test edin.
Altyapıyı modele göre seçmeyin
Bir modelin adı, onu nerede çalıştıracağınızı söylemez. Bölge, gecikme, veri çıkışı ve hangi çipin hazır olduğu platform kararını belirler.
GPU satırında ad değişikliği
Paperspace, DigitalOcean bünyesinde Gradient adıyla sürdüğü için 17 Ekim 2026 listesinde ad güncellendi. Eski adla arayan okur aynı iş yükünü yeni adın altında aramalıdır.
Vektör ve barındırmayı karıştırmayın
Model barındırma çıkarımı sunar. Vektör veritabanı arama için gömme saklar. İkisi aynı “AI platformu” cümlesine sığsa da listeleri ayrıdır.
Tüm Top 10 kategorilerine Top 10 ana sayfasından ulaşabilirsiniz. Editoryal yaklaşımımızı Yayın İlkeleri sayfasından inceleyebilirsiniz.
Platformlar Hakkında Sık Sorulan Sorular
Geliştirici ekipleri, MLOps sorumluları ve AI ürün yöneticileri için hazırlandı. Amaç, mimari kararlarda kısa ve karşılaştırılabilir bir başlangıç noktası sunmaktır.
Temel kriterler ortak olsa da performans, fiyatlandırma esnekliği ve bölgesel erişim gibi ağırlıklar liste tipine göre değişir.
Çünkü teknik derinlikten çok hız, şablon kalitesi ve iş kullanıcısı deneyimi ön plandadır. Kriter seti buna göre uyarlanır.
Hayır. Saatlik fiyat ve kota sık değişir. Liste, iş yükünün o platformda nasıl durduğunu anlatır. Güncel fiyatı sağlayıcının kendi sayfasından okuyun.
Evet. Açık barındırma, framework ve ince ayar listeleri, modeli dışarıya vermeden çalışan ekipler için yazıldı.
Olabilir. Sıra, o sayfanın sorusuna göredir. Genel bulut birincisi, çıplak GPU birincisi olmak zorunda değildir.