AI News
  • Teknoloji Haberleri
  • İnceleme
  • Mobil
  • Nasıl Yapılır
  • Otomobil
  • Oyun
  • Yazılım
  • Yapay Zeka
No Result
View All Result
AI News
  • Teknoloji Haberleri
  • İnceleme
  • Mobil
  • Nasıl Yapılır
  • Otomobil
  • Oyun
  • Yazılım
  • Yapay Zeka
No Result
View All Result
AI News
No Result
View All Result
GitHub Models hizmetinin 30 Temmuz tarihinde kapatıldığını gösteren resmi duyuru

GitHub Models ile ilişkili playground, katalog, çıkarım API’si ve BYOK arayüzleri artık kullanılamıyor.

GitHub Models Kapatıldı: Projeler Nasıl Taşınmalı?

Ağustos 3, 2026
in Yazılım
0
587
SHARES
3.3k
VIEWS
ChatGPT ile özetleyinFacebook'ta paylaş

GitHub Models hizmeti 30 Temmuz 2026 itibarıyla tamamen kapatıldı. Model kataloğu, tarayıcı içi playground, çıkarım API’si ve kullanıcıların kendi anahtarlarını bağladığı BYOK uç noktaları artık mevcut değil. Temmuz boyunca uygulanan kesinti denemelerinden sonra kapanış tüm mevcut kullanıcıları kapsıyor.

GitHub, geniş model kataloğu ve kurumsal dağıtım ihtiyacı için Microsoft Foundry’yi; doğrudan GitHub iş akışı içinde kod yardımı isteyenler için GitHub Copilot’u öneriyor. Ancak eski uç noktayı yenisiyle değiştirmek tek başına güvenli geçiş sayılmaz. Model davranışı, fiyat, kota, kimlik doğrulama ve veri politikası yeniden test edilmeli.

Önce Etkilenen Bileşenleri Bulun

Kod depolarında GitHub Models uç noktalarını, SDK paketlerini, ortam değişkenlerini ve örnek yapılandırmaları arayın. Yalnızca üretim uygulaması değil; CI işleri, deneme notebook’ları, iç araçlar, demo ortamları ve belgelerde kalan bağlantılar da envantere girmeli. Hata kayıtlarında 30 Temmuz sonrasında artan 404 veya kimlik doğrulama hataları kapanışın doğrudan işareti olabilir.

  • Kullanılan model adı ve sürümü.
  • İstek ve token hacmi.
  • Sistem mesajları, araç çağrıları ve yapılandırılmış çıktı şemaları.
  • Gecikme ve hata toleransı.
  • Gönderilen verinin hassasiyet sınıfı.
  • Mevcut bütçe, kota ve günlük kullanım sınırı.

Yeni Sağlayıcıyı İş Yüküne Göre Seçin

Uygulama farklı modelleri karşılaştırıyor, kendi API’si üzerinden son kullanıcıya hizmet veriyor veya kurumsal ağ ve yönetişim gerektiriyorsa Microsoft Foundry daha doğal aday. Kod tamamlama, pull request açıklaması veya depo içinde geliştirici yardımı gerekiyorsa Copilot daha uygun olabilir. İki ürün aynı sorunu çözmediği için yalnızca marka yakınlığıyla karar verilmemeli.

Alternatif sağlayıcı değerlendirirken model bağlam uzunluğu, yapılandırılmış çıktı desteği, araç çağırma biçimi, bölgesel erişim, veri saklama politikası ve hizmet seviyesi karşılaştırılmalı. Aynı model ailesinin farklı uç noktadaki sürümü bile farklı güvenlik filtresi veya varsayılan ayar kullanabilir.

Geçişi Aşamalı Yapın

Önce geçmiş isteklerden kişisel veri içermeyen bir değerlendirme kümesi oluşturun. Yeni modelin doğruluk, biçim uyumu, gecikme ve maliyetini aynı örneklerle ölçün. Ardından trafiğin küçük bölümünü yeni sisteme yönlendiren gölge veya kademeli dağıtım kullanın. Yanıt kalitesi bozulursa eski hizmete dönüş artık mümkün olmadığı için uygulama düzeyinde alternatif model ya da kurallı yedek akış hazırlamak önemli.

Eski API anahtarlarını yalnızca panelden kaldırmakla yetinmeyin. Kod deposu sırlarını, CI değişkenlerini ve yerel geliştirme dosyalarını temizleyin; yeni anahtarları en düşük yetkiyle üretin ve dönüşüm tarihini kaydedin. Logların yanlışlıkla istem metni veya kişisel veri tutmadığını da kontrol edin.

Taşıma Kontrol Listesi

  • GitHub Models kullanan tüm depo ve ortamları listeleyin.
  • Yeni hizmette model, bölge, kota ve bütçe sınırı belirleyin.
  • Prompt ve şema uyumluluğunu otomatik test edin.
  • Gecikme, hata oranı, çıktı kalitesi ve maliyet için izleme kurun.
  • Anahtarları yenileyin; kullanılmayan sırları iptal edin.
  • Yedek model ve kullanıcıya gösterilecek hata mesajını hazırlayın.
  • Geliştirici belgeleri ile gizlilik bildirimini güncelleyin.

Almadanincele Yorumu

Bu kapanış, deneme amaçlı bir yapay zekâ servisinin fark edilmeden üretim bağımlılığına dönüşmesinin riskini gösteriyor. Geliştiriciler model erişimini uygulamanın her yerine dağıtmak yerine tek bir iç katmandan yönetirse sağlayıcı değişikliği daha az maliyetli olur. Model adı, fiyat ve kota yapılandırmada tutulmalı; ürün mantığı belirli API biçimine kilitlenmemeli.

GitHub’ın duyurusu önceden yapılmış olsa da kapanan hizmete geri dönüş yok. Bu nedenle bugün yapılacak en değerli iş, yalnızca hatayı susturmak değil, yeni sistem için ölçülebilir kalite eşiği ve yedek plan kurmak. Böylece bir sonraki ürün değişikliği acil durum olmaktan çıkar.

Prompt Uyumluluğunu Varsaymayın

Bir model için hazırlanmış sistem mesajı başka modelde aynı sonucu vermeyebilir. JSON şemasına uyma, araç çağrısını seçme, Türkçe karakterleri koruma ve güvenlik reddi gibi davranışlar sürümler arasında değişir. Taşıma testinde yalnızca başarılı örnekler değil; boş giriş, çok uzun metin, çelişkili talimat, beklenmeyen dil ve sağlayıcı kesintisi gibi uç durumlar da çalıştırılmalı. Yanıt biçimini kod içinde serbest metin ayrıştırarak değil, mümkün olduğunda sağlayıcının yapılandırılmış çıktı özelliğiyle doğrulamak daha güvenlidir.

Model değerlendirmesinde insan puanı ile otomatik ölçüm birlikte kullanılabilir. Doğru cevabın tek olmadığı özetleme veya yazım görevlerinde yalnızca kelime benzerliği yetersiz kalır. Ürün ekibi doğruluk, kaynak sadakati, ton, zararlı çıktı ve maliyet için ayrı eşikler belirlemeli. Yeni hizmet daha hızlı olsa bile kaynak uydurma oranı yükseliyorsa geçiş tamamlanmış sayılmaz.

Maliyeti Sürprize Dönüştürmeyin

Ücretsiz ya da sınırlı deneme kotasından ücretli altyapıya geçerken istek sayısı tek başına yeterli maliyet göstergesi değildir. Giriş ve çıkış token’ları, önbellek, araç çağrıları ve başarısız tekrarlar hesaba katılmalı. Kullanıcı veya ekip başına günlük sınır koymak, anormal kullanım uyarısı oluşturmak ve bütçe aşıldığında daha küçük modele geçmek üretim güvenliğini artırır. Bir haftalık gölge trafik, aylık faturayı tahmin etmek için varsayımdan daha sağlam veri sunar.

Kaynaklar

  • GitHub Changelog: GitHub Models tam kapatma duyurusu
  • Microsoft Foundry resmi belgeleri

Kapak görseli: GitHub resmi duyuru görseli. Kullanım bilgisi: Kaynak gösterilerek yazılım haberciliğinde resmi duyuru görseli kullanımı.

Tags: GitHub CopilotGitHub ModelsMicrosoft FoundryYapay Zeka APIYazılım Geliştirme
SummarizeShare235
Previous Post

Intel ve Lens Technology Cam Tabanlı Yapay Zeka Çip Paketlerini Araştırıyor

Next Post

Windows 11 Recall Kayıtları Nasıl Duraklatılır, Silinir veya Kapatılır?

Almadanincele Editör Ekibi

Almadanincele Editör Ekibi

Almadan İncele editör ekibi; teknoloji, yapay zeka, mobil, oyun, otomobil ve yazılım dünyasındaki gelişmeleri satın alma kararı odaklı, anlaşılır ve kaynaklı şekilde değerlendirir.

İlgili Haberler

Bir yazılım geliştiricisi dizüstü bilgisayarda ajan çalışma akışını ve kodu inceliyor

Microsoft Copilot Harness Foundry’ye Geliyor: Ajanlar İçin 20’den Fazla Model Seçeneği

by Almadanincele Editör Ekibi
Kasım 1, 2026
0

Microsoft, Copilot ürünlerinde kullanılan agent çalışma katmanını Foundry üzerinden geliştiricilere açıyor. 20’den fazla model, MCP ve yönetilen sandbox açıklanıyor; fiyat ve bütün bölgelerde erişim ayrıntısı ayrıca doğrulanmalı.

WordPress yönetim ekranını dizüstü bilgisayarda kullanan kişi; 7.1.4 yazılım güncellemesi konusu için görsel

WordPress 7.1.4 Güvenlik Güncellemesi Yayımlandı: 22 Düzeltme İçin Ne Yapılmalı?

by Almadanincele Editör Ekibi
Ekim 30, 2026
0

WordPress 7.1.4, 28 Ekim’de birden fazla güvenlik düzeltmesiyle yayımlandı. Çekirdek güncelleme yarışı, blok düzenleyici ve özel veri ekranları dahil alanları etkiliyor; güncelleme öncesi yedek ve kontrol adımları önemli.

Akıllı telefonda açık Firefox tarayıcı uygulaması ve mobil tarayıcı arayüzü

Firefox’ta PDF Açılışı Hızlandı, Android Sekme Çubuğu Değişiyor: Ekim Yenilikleri

by Almadanincele Editör Ekibi
Ekim 28, 2026
0

Mozilla, Firefox’un PDF görüntüleyicisi ve Android sekme çubuğunda yeni özellikleri duyurdu. Akıllı pencere araçları şimdilik ABD ve Kanada’da İngilizce beta; yol haritasındaki diğer özellikler henüz geliştirme aşamasında.

Endüstriyel üretim ortamında bir cihaz üzerinde çalışan mühendis; uçta bilgisayarlı görü yazılımı

AWS SageMaker SDK v3, Fabrikalarda Kamera Başına Yapay Zekâ Modeli Yönetimini Örnekliyor

by Almadanincele Editör Ekibi
Ekim 26, 2026
0

AWS’nin 26 Ekim tarihli teknik örneği, üretim hattındaki her kamera için ayrı model eğitme, kalite kapısı, derleme ve sürümleme akışını anlatıyor. Mimariyi ve maliyet/ölçek sınırlarını özetliyoruz.

Next Post
Windows 11 Recall geçmiş arama arayüzü

Windows 11 Recall Kayıtları Nasıl Duraklatılır, Silinir veya Kapatılır?

Bir yanıt yazın Yanıtı iptal et

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Tavsiye edilen

Microsoft Surface Laptop Ultra ve Surface RTX Spark Dev Box yan yana gerçek ürün fotoğrafı

Microsoft ve NVIDIA RTX Spark Dönemini Başlatıyor: Surface Laptop Ultra Neler Sunuyor?

Ekim 10, 2026
Ocarina of Time oyununda Link’in Epona ile Hyrule’da ilerlediği yatay oyun sahnesi

Zelda: Ocarina of Time Switch 2 İçin Yenileniyor: Çıkış Tarihi ve Yeni Özellikler

Ekim 15, 2026
Microsoft veri merkezinde sıcak koridorda sıralanan sunucu rafları

Microsoft’un İlk Çeyrek Geliri 92,3 Milyar Dolara Çıktı: Azure Büyümesi ve Windows Gerilemesi

Ekim 29, 2026
Yapay zekâ ajanlarının yalıtılmış sunucu çalışma alanlarını gösteren gerçek veri merkezi rafları

Intel, Yapay Zekâ Ajanları İçin Yalıtılmış Çalışma Alanlarını Ölçekleme Testini Paylaştı

Ekim 8, 2026
Garmin Approach S72 golf akıllı saati, AMOLED ekranı ve golf sahası arayüzüyle

Garmin Approach S72 Ön İnceleme: Golf Oyuncularına Salınım Verisi ve GPS Takibi

Ekim 20, 2026
HP OmniBook 5 dizüstü bilgisayarın resmî tanıtım görseli

HP OmniBook 5 Ön İnceleme: OLED Ekran ve 42 Saatlik Pil İddiası Gerçek Kullanımda Ne Anlama Geliyor?

Ekim 19, 2026
Bir yazılım geliştiricisi dizüstü bilgisayarda ajan çalışma akışını ve kodu inceliyor

Microsoft Copilot Harness Foundry’ye Geliyor: Ajanlar İçin 20’den Fazla Model Seçeneği

Kasım 1, 2026
Surface Laptop Ultra 15 inç dizüstü bilgisayar, açık ekranda gerçek ürün fotoğrafı

Surface Laptop Ultra Ön İnceleme: RTX Spark ile Yerel Yapay Zekâya Güçlü Bir Adım

Ekim 12, 2026
Almadan İncele

Almadan İncele; teknoloji, mobil, oyun, otomobil ve yazılım dünyasında satın almadan önce doğru karar vermenize yardımcı olan inceleme, haber ve rehber içerikleri yayınlar.

Follow us

Son Yazılar

Dahili kamerası ve LED göstergesiyle Amazon Echo Studio with Home Camera akıllı hoparlör

Amazon Echo Studio with Home Camera Ön İnceleme: Hoparlöre Kamera Eklemek Mantıklı mı?

Kasım 2, 2026
Apple HomeView masaüstü akıllı ev ekranı ürün ailesi, farklı renk ve montaj seçenekleri

Apple HomeView Ön İnceleme: 7 İnç Ekran, Siri AI ve Akıllı Ev Denetimi

Kasım 2, 2026

Takip

Gravhounds Game Preview için uzaylı gezegende hayatta kalma ve eşli aksiyonu gösteren oyun görseli

Gravhounds Bugün Game Preview Olarak Çıktı: Dört Kişilik Ekip, Üs Kurma ve Kaçış

Kasım 2, 2026
Apple Intelligence özelliklerini gösteren üç iPhone 18 Pro; Çin lansmanı için Apple Newsroom ürün görseli

Apple Intelligence Çin’de 4 Kasım’da Teste Açılıyor: iPhone Kullanıcıları İçin Bilinenler

Kasım 2, 2026
  • Teknoloji Haberleri
  • İnceleme
  • Mobil
  • Nasıl Yapılır
  • Otomobil
  • Oyun
  • Yazılım
  • Yapay Zeka

© 2026 almadanincele.com. Tüm hakları saklıdır.

No Result
View All Result
  • Teknoloji Haberleri
  • İnceleme
  • Mobil
  • Nasıl Yapılır
  • Otomobil
  • Oyun
  • Yazılım
  • Yapay Zeka

© 2026 almadanincele.com. Tüm hakları saklıdır.