En İyi 10 MLOps Platformu
Model yaşam döngüsü, deney takibi ve dağıtım için MLOps platformlarını sıralar.
Yayın: 9 Temmuz 2026

En İyi 10 MLOps Platformu, AI Bültenim editöryal ekibinin ürün olgunluğu, kullanım etkisi ve erişilebilirlik kriterleriyle hazırladığı karşılaştırmalı bir rehberdir. Model yaşam döngüsü, deney takibi ve dağıtım için MLOps platformlarını sıralar.
Sıralama; yalnızca popülerlik veya pazarlama iddialarına göre değil, pratik iş değerine, teknik tutarlılığa ve ekosistem desteğine bakılarak oluşturuldu. Listedeki her madde kısa bir künye ve iki paragraf açıklama içerir.
Karar verirken kendi bütçenizi, veri hassasiyetinizi ve ekip becerilerinizi bu sıralamanın üstüne koyun. Aşağıdaki değerlendirme kriterleri, listedeki önceliklendirmenin nedenini şeffaf biçimde gösterir.
Sıralama
#10Databricks Mosaic AI
Birleşik veri ve MLOps
Databricks Mosaic AI, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 10. sırada yer alıyor. Birleşik veri ve MLOps. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Databricks Mosaic AI tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#9Amazon SageMaker
Uçtan uca AWS MLOps
Amazon SageMaker, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 9. sırada yer alıyor. Uçtan uca AWS MLOps. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Amazon SageMaker tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#8Vertex AI
Google Cloud MLOps
Vertex AI, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 8. sırada yer alıyor. Google Cloud MLOps. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Vertex AI tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#7Azure Machine Learning
Kurumsal Microsoft MLOps
Azure Machine Learning, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 7. sırada yer alıyor. Kurumsal Microsoft MLOps. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Azure Machine Learning tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#6MLflow
Açık deney ve model kaydı
MLflow, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 6. sırada yer alıyor. Açık deney ve model kaydı. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler MLflow tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#5Weights & Biases
Deney takibi ve değerlendirme
Weights & Biases, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 5. sırada yer alıyor. Deney takibi ve değerlendirme. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Weights & Biases tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#4Neptune
Model meta veri yönetimi
Neptune, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 4. sırada yer alıyor. Model meta veri yönetimi. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Neptune tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#3Kubeflow
Kubernetes üzerinde ML pipeline
Kubeflow, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 3. sırada yer alıyor. Kubernetes üzerinde ML pipeline. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Kubeflow tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#2ClearML
Açık kaynak MLOps paketi
ClearML, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 2. sırada yer alıyor. Açık kaynak MLOps paketi. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler ClearML tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
#1Domino Data Lab
Kurumsal veri bilimi platformu
Domino Data Lab, en iyi 10 mlops platformu sıralamasında 1. sırada yer alıyor. Kurumsal veri bilimi platformu. Editöryal değerlendirmede ürünün gerçek kullanım senaryolarına katkısı, teknik olgunluğu ve erişilebilirliği birlikte ele alındı.
Ekipler Domino Data Lab tercih ederken entegrasyon ihtiyacını, maliyet yapısını ve güvenlik gereksinimlerini kendi bağlamlarına göre doğrulamalıdır. Bu liste bir satın alma tavsiyesi değil; karar sürecini hızlandıran karşılaştırmalı bir başlangıç noktasıdır.
En İyi 10 MLOps Platformu
Listesini Nasıl Hazırladık?Model yaşam döngüsü, deney takibi ve dağıtım için MLOps platformlarını sıralar.
Değerlendirme Kriterleri
- 1.Yaşam döngüsü kapsamı
- 2.Gözlemlenebilirlik
- 3.Kurumsal uyum
İlgili Listeler

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.