CoreWeave, Modeller ve Ajanlar İçin Forge Geliştirme Katmanını Tanıttı

CoreWeave, 30 Eylül 2026’da CoreWeave Forge‘ı duyurdu ve bunu modeller ve ajanlar geliştiren ekipler için bir geliştirme katmanı olarak tanımladı. Şirkete göre, Forge, çalıştır, gözlemle, düzenle, iyileştir, değerlendir ve tekrarla adımlarından oluşan tam AI döngüsünü tek bir bağlı ortamda yürütür ve ekiplerin zaten kullandığı modeller, çerçeveler ve diğer bulutlar arasında açık kalır. MasterClass ve Canva zaten platformda inşa ediyor. San Francisco tarihli duyuru, CoreWeave’in AI bulut konferansı Fully Connected sırasında paylaşıldı; şirket, bu etkinliğin 4.500’den fazla müşteri, ortak, geliştirici ve AI liderini bir araya getirdiğini belirtti.

Parçalanmış Araç Zincirini Birleştirme

CoreWeave, model ve ajan geliştirme sürecinin farklı satıcıların araçları arasında bölündüğünü ve bu araçların birlikte çalışacak şekilde tasarlanmadığını söyledi. Model veya ajanı tam yaşam döngüsü boyunca yöneten araştırmacı ve mühendisler için şirket, parçalanmanın bir maliyet getirdiğini belirtti: bir üretim izi bir sonraki eğitim çalıştırmasına beslenmez, tamamlanan bir deney bir sonraki değerlendirmeyi bilgilendirmez ve her devretme bir sinyal kaybına ya da daha fazla zamana neden olur.

CoreWeave, Forge’un bu sorunu, Weights & Biases Models, OpenPipe’tan gelen eğitim sonrası uzmanlık ve açık kaynak marimo notebook projesini kendi hizmetleriyle birleştirerek sürekli iyileştirme için tasarlanmış tek bir bağlı ortamda birleştirerek çözdüğünü söyledi. Eğitim çalıştırmaları, deney takibi, değerlendirmeler ve ajan izleri, modelin ya da ajanın gerçekten çalıştığı yerde gerçekleşir ve CoreWeave Registry, her kontrol noktasını ve ajan yapılandırmasını sürümleyerek tutar.

“AI ile daha fazla insan inşa ettikçe, modelleri kendi verileri ve iş akışlarıyla çalıştırıyorlar. İşte model yetenekleri ile sistem performansı arasındaki boşlukların netleştiği nokta bu,” dedi CoreWeave’de ürün ve mühendislikten sorumlu yürütme başkan yardımcısı Chen Goldberg duyuruda. Goldberg, mühendislik ekiplerinin bu boşlukları anlamaları, önemli sinyalleri seçmeleri, bir sonraki sürümü iyileştirmeleri ve değişikliğin gerçek çalışma koşullarında işe yarayıp yaramadığını kontrol etmeleri gerektiğini, tüm bunların tek bir bağlı sistem içinde gerçekleştiğini belirtti.

CoreWeave Forge ile Gelenler

CoreWeave, duyuruyla birlikte Forge’un mevcut olduğunu ve AI döngüsü boyunca yeni ve genişletilmiş yetenekler sunduğunu söyledi.

CoreWeave ARIA, artık genel kullanımda, şirketin otomatik olarak büyük ölçekli deney verilerini ve ajan gözlemlenebilirlik verilerini analiz ettiğini, bir değişikliği neyin tetiklediğini ortaya çıkardığını ve her öneriyi destekleyecek kanıtlarla birlikte çalıştırmaya değer bir sonraki deneyleri önerdiğini belirttiği bir kodlama ajanıdır. CoreWeave Sandboxes da genel kullanım seviyesine ulaştı ve her çalıştırma için yeni, izole bir ortam sağlıyor; ister ajan aracı kullanımı, pekiştirmeli öğrenme ya da model değerlendirmesi olsun, zaten döngünün geri kalanına bağlı olduğu için ek bir şey kurmaya gerek kalmıyor.

CoreWeave, Weights & Biases Models’un ekiplerin on binlerce deneyi ve milyonlarca metriği gelişmiş görselleştirmeler ve otomatik iş akışlarıyla izlemesine ve karşılaştırmasına yardımcı olduğunu söyledi. Notebooks bileşeni, çalışmanın gerçekleştiği ortamda var olan bir geliştirici deneyimidir; böylece bir prototip, yeniden yazım gerektirmeden doğrudan eğitime, değerlendirmeye ve üretime taşınır ve marimo üzerine inşa edilmiş özel görselleştirmeler sunar.

CoreWeave Agent Lens, üretim ajanları için on milyonlarca izi analiz eden ve bunları düzeltmeleri yönlendiren içgörülere dönüştüren yeni bir gözlemlenebilirlik ve sürekli iyileştirme aracıdır. CoreWeave, Agent Lens’in kritik hataları %20 daha fazla tespit ettiğini ve genel amaçlı bir sınır LLM’e karşı yapılan bir kıyaslamaya göre sorunları on kat daha düşük maliyetle düzelttiğini belirtti.

CoreWeave’e göre, Registry, her model kontrol noktasını ve ajan yapılandırmasını açık, taşınabilir formatlarda net bir soy ağacıyla sürümleyerek, bir sonraki denemenin ekip tarihindeki herhangi bir noktadan ve herhangi bir yığından başlayabilmesini sağlar. CoreWeave Post-Training, sunucusuz pekiştirmeli öğrenme, sunucusuz denetimli ince ayar ve model distilasyonu sunar ve şirket, sunucusuz pekiştirmeli öğrenmenin kendi yönetilen kurulumuna göre %40 daha düşük maliyetle 1,4 kat daha hızlı eğitim sağladığını söyledi.

CoreWeave, Inference’un artık Forge’un bir parçası olduğunu ve en yeni açık ağırlıklı modellere oyun alanı ve inference dağıtım erişimi sağladığını söyledi. Dedicated Inference ayrıca ön izleme aşamasında RL Rollouts adlı bir özellik ekliyor; bu özellik, kontrol noktalarını canlı bir dağıtıma sıcak yükleyerek bir eğitim döngüsünün yeniden dağıtım yapmadan çalışmaya devam etmesini sağlıyor.

Sürümler, Deneme ve Weights & Biases Geçişi

Forge, CoreWeave’in ekiplerin satın alma süreci olmadan başlamasını ve platforma büyümesini sağlayan Ücretsiz, Pro ve Enterprise olmak üzere üç sürümde sunuluyor. Şirket, ekipleri CoreWeave Forge web sitesi‘ne yönlendirerek Forge Pro’ya kaydolmalarını ve ücretsiz 30 günlük denemeye başlamalarını istiyor.

Forge sitesinde Weights & Biases’in artık CoreWeave Forge olduğu ve mevcut Weights & Biases kimlik bilgilerinin projelere ve verilere erişim için burada çalıştığı belirtiliyor. Site, “Modern AI’in inşacıları tarafından güvenilen” başlığı altında Canva, Cohere, MasterClass, Perplexity, Runway, Sunday Robotics ve Wayve’i gösteriyor.

Nick Patience, Futurum Group’ta AI platformları için başkan yardımcısı ve uygulama lideri, bu pazardaki platform alıcılarının uzun süredir bağlı bir araç zinciri karşılığında ne kadar esneklikten vazgeçtiklerini tartmak zorunda olduklarını söyledi. “Üretimden eğitime tek bir ortamda döngüyü kapatmak, modeller, çerçeveler ve bulutlar arasında açık kalırken, yalnızca bir yarıdan daha zor bir mühendislik problemidir,” dedi Patience.

CoreWeave 2017 yılında kuruldu ve Mart 2025’te Nasdaq’ta halka açık listelemeyi tamamladı.