LangGraph Projesi Deployment Rehberi

Web geliştirme deneyiminiz olmasa bile LangGraph ile projenizi kolayca deploy edin

Önemli Noktalar

Çeşitli Dağıtım Seçenekleri: LangGraph Cloud, Self-Hosted Lite/Enterprise ve BYOC gibi seçeneklerle esnek deployment imkânları.
Kolay Kurulum Adımları: Proje yapısı, konfigürasyon dosyaları ve çevresel değişkenler ile aşamalı rehber.
Hata Ayıklama ve Ölçeklenebilirlik: LangGraph Studio entegrasyonu ile uygulamanızın performansını izleme ve hataları giderme.

Giriş

LangGraph ile geliştirilen bir projeyi deploy etmek, deneyimsiz kullanıcılar için ilk bakışta karmaşık gibi görünebilir. Ancak, uygun rehberlik ve adım adım ilerleme sayesinde, hem web geliştirme (front-end/back-end) bilgisi olmayanlar hem de yeni başlayanlar bu süreci rahatlıkla yönetebilir. Bu rehberde, projeyi deploy etme sürecine dair temel kavramları, kullanılabilecek farklı deployment seçeneklerini, proje yapılandırması ve konfigürasyon dosyalarının hazırlanmasını ele alacağız.

Deployment Seçenekleri

LangGraph projelerinin dağıtımı için üç ana yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemler sayesinde projenizi kendi altyapınızda çalıştırabilir (Self-Hosted), bulut üzerinden yönetebilir (Cloud SaaS) ya da kendi VPC’nizde çalıştırabilirsiniz (Bring Your Own Cloud, BYOC). Her seçeneğin kendine özgü avantajları bulunmaktadır:

LangGraph Cloud

Cloud çözümü, özellikle deployment süreçleri konusunda deneyimi olmayan kullanıcılar için en pratik yöntemdir. LangGraph Cloud, otomatik güncellemeler, ölçeklenebilirlik ve yönetilen bakım kolaylığı sunar. Üstelik, LangGraph Studio entegrasyonu sayesinde hata ayıklama ve performans takibi öne çıkar.

Self-Hosted Deployment

Kendi altyapınızda proje barındırma seçeneği kullanarak, projenizin tüm kontrolünü elinizde tutabilirsiniz. Bu seçenek, Self-Hosted Lite (ücretsiz, belirli limitler dahilinde) veya Self-Hosted Enterprise (daha fazla özellik ve kontrol) olarak iki farklı yapılandırmada kullanılabilir. Docker imajı oluşturma ve Kubernetes gibi araçlarla entegrasyon, bu yöntemin temel adımlarındandır.

Bring Your Own Cloud (BYOC)

Bu seçenek, genellikle Enterprise planı kapsamında sunulur. Kendi Virtual Private Cloud (VPC) ortamınızı kullanarak LangGraph Platform’u çalıştırabilir, güvenlik ve altyapı yönetimi konularında daha fazla özelleştirme yapabilirsiniz. Bu yöntem, büyük ölçekli işletmelere yönelik çözümler sunar.

Adım Adım Deployment Süreci

Aşağıda, LangGraph projesini deploy etmek için izleyebileceğiniz temel adımları detaylandırdık. Bu adımlar, projenizin başarılı bir şekilde dağıtılmasını sağlayacaktır.

1. Ortamın ve Araçların Hazırlanması

Gerekli Araçların Kurulumu

İlk adım, projenizi geliştirirken kullanacağınız ortamı hazırlamaktır. Bu adımda, Python, pip ve Docker gibi temel araçların yüklü olması gerekir. Aşağıdaki noktaları kontrol edin:

Python’ın yeterli versiyonunu yükleyin (genellikle Python 3.9 ve üzeri önerilir).
pip (Python paket yöneticisi) ile gerekli bağımlılıkları yükleyebileceğinizden emin olun.
Docker veya docker-compose kurulumu, özellikle self-hosted deployment için önemlidir.

Bağımlılıkların Tanımlanması

Projenizin gereksinimlerini bir requirements.txt ya da pyproject.toml dosyasında listeleyin. Bu dosya, kullandığınız Python paketlerini içermelidir. Örneğin:


langgraph
langchain_anthropic
tavily-python
langchain_community
langchain_openai

Kullanılan bağımlılıkların doğru şekilde tanımlanması, projenizin deployment sürecinde karşılaştığınız sorunları minimize eder.

2. Proje Yapısının Oluşturulması

Dosya ve Klasör Organizasyonu

Projenizin düzenli ve okunabilir olması için sık kullanılan bir klasör yapısı oluşturmanız gerekmektedir. Örnek proje yapısı aşağıdaki gibidir:


my-app/
├── my_agent/
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── tools.py
│   │   └── nodes.py
│   ├── requirements.txt
│   ├── __init__.py
│   └── agent.py
├── .env
└── langgraph.json

Bu yapı, proje kodlarınızı düzenli bir şekilde sınıflandırmanıza yardımcı olur. my_agent klasörü altında ana işlevler, yardımcı araçlar ve düğüm fonksiyonları yer alır. .env dosyası çevresel değişkenler için kullanılırken, langgraph.json dosyası ise deployment yapılandırmasını içerir.

3. LangGraph Yapılandırma Dosyasının Hazırlanması

langgraph.json Dosyası

LangGraph projenizi nasıl deploy edeceğinizi belirleyen önemli bir bileşen langgraph.json dosyasıdır. Bu dosyada, projenizin bağımlılıkları, grafik tanımlamaları ve çevresel dosya yolları yer alır. Basit bir örnek:


{
  "dependencies": ["./my_agent"],
  "graphs": {
    "agent": "./my_agent/agent.py:graph"
  },
  "env": ".env"
}

Bu yapılandırma, hangi modüllerin yükleneceğini ve uygulamanın hangi dosya üzerinden çalıştırılacağını belirtir.

Çevresel Değişkenler (.env Dosyası)

Güvenlik açısından API anahtarları gibi hassas bilgileri .env dosyasında saklamak önemlidir. Örnek bir .env dosyası:


LANGSMITH_API_KEY=your_api_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_key

Bu bilgiler, deployment sırasında uygun env değişkenleri olarak sisteme aktarılır.

4. Deployment İşlemi

LangGraph Cloud Kullanarak Deployment

LangGraph Cloud, yeni başlayanlar için en uygun seçeneklerden biridir; çünkü yönetilen bir servis olarak kullanıcının bakım ve güncelleme işlerini üstlenir. Aşağıdaki adımları takip ederek Cloud deployment gerçekleştirebilirsiniz:

LangSmith Hesabı Oluşturma: LangGraph Cloud platformuna erişim sağlamak için, LangSmith veya ilgili bulut platformunda bir hesap oluşturun.
Projenizi Yükleme: Kodlarınızı GitHub gibi bir kaynak kontrol sisteminde barındırın ve LangGraph Cloud yönetim paneli üzerinden repository bağlantısını yapın.
Deployment Konfigürasyonunun Yapılandırılması: langgraph.json ve .env dosyanızın doğru şekilde yapılandırıldığından emin olun.
Deployment Başlatma: LangGraph Studio ile entegre olan web arayüzünden deploy butonuna basın. Uygulama otomatik olarak build edilecek ve çalıştırılacaktır.

Self-Hosted Deployment ile Kendi Altyapınızda Çalıştırma

Kendi sunucunuzda veya bulut ortamınızda proje çalıştırmak için Self-Hosted deployment seçeneğini tercih edebilirsiniz. Bu yöntem için aşağıdaki adımları izleyin:

Docker İmajı Oluşturma: Öncelikle, projenizi docker uyumlu bir hale getirmek için bir Dockerfile oluşturun. Docker ile projenizin tüm bağımlılıkları ve çalışma ortamı paketlenir.
Docker-Compose Dosyasını Hazırlama: Birden fazla servisin (örneğin, veritabanı, Redis, vs.) gerektiği durumlarda docker-compose.yml dosyası oluşturarak servisleri tanımlayın.

İmajı Build Etme ve Container’ı Başlatma: Aşağıdaki komutları kullanarak docker imajınızı oluşturup, konteyneri başlatın.


# Docker imajını oluşturma
docker build -t my-langgraph-app .

# Docker-compose ile ilgili servisleri başlatma
docker-compose up -d

Ortam Değişkenlerinin Yüklenmesi: .env dosyanızdaki API anahtarları ve diğer değişkenlerin, docker konteynerine aktarılması gerekmektedir. Bunun için docker-compose yapılandırma dosyanızda env_file parametresini kullanabilirsiniz.

Bring Your Own Cloud (BYOC) Deployment

BYOC, özellikle büyük ölçekli ve özelleştirilmiş kurulumlar için tercih edilir. Kendi bulut altyapınızın (örneğin, AWS VPC, Google Cloud VPC) içerisinde LangGraph Platform’u çalıştırmanıza olanak tanır. Bu yöntemde:

Enterprise plan dahilinde gerekli lisanslamayı sağlayın.
Kendi VPC konfigürasyonunuzu ve güvenlik duvarı ayarlarınızı yapılandırın.
LangGraph’ın deployment script veya komutlarını kullanarak, platformu mevcut altyapınıza entegre edin.

Deployment Sürecinin Yönetimi

Deployment tamamlandıktan sonra, projenizin çalışır durumda olduğunu doğrulamak ve olası hataları gidermek için izlenecek bazı önemli noktalar bulunmaktadır:

Hata Ayıklama ve İzleme

LangGraph Studio, projenizin grafik tabanlı akışını görselleştirmenize olanak tanır. Böylece hangi düğümlerin tetiklendiğini, hata oluşan alanları ve performans bilgilerini rahatlıkla görebilirsiniz. Hata ayıklama süreci sırasında aşağıdaki noktalara dikkat edin:

Konfigürasyon dosyalarındaki hataları (örneğin, yanlış dosya yolu, eksik bağımlılıklar) kontrol edin.
Docker konteyner loglarını ve LangGraph Studio hata raporlarını inceleyin.
Çevresel değişkenlerin doğru şekilde yüklendiğinden emin olun.

Performans ve Ölçeklenebilirlik

Production ortamında çalışan bir uygulamada, performans ve ölçeklenebilirlik önemli rol oynamaktadır. LangGraph Cloud gibi yönetilen hizmetler, otomatik ölçeklendirme ve yatay genişleme imkanları sunar. Kendi sunucunuzda deploy ettiğiniz durumlarda ise:

Kapasite planlaması yaparak, gerektiğinde sunucularınızı güncelleyin.
Yük dengeleme (load balancing) stratejilerinden yararlanın.
Loglama ve monitoring araçları ekleyerek, uygulamanın performansını izleyin.

Proje Yapısı ve Örnek Tablo

Aşağıda, bir LangGraph projesi için önerilen dosya ve klasör yapısını özetleyen bir tablo yer almaktadır:

Dosya/Klasör	Açıklama
my_agent/	Proje kodlarının bulunduğu ana klasör
my_agent/utils/	Grafik çalışma sürecinde yardımcı olan araçlar ve modüller
my_agent/agent.py	Grafik yapısını oluşturduğunuz ana dosya
requirements.txt	Gerekli Python paketlerini listeleyen dosya
.env	API anahtarları ve çevresel değişkenlerin tanımlandığı dosya
langgraph.json	Deployment yapılandırma dosyası

Bu tablo, projenizin doğru bir şekilde organize edilmesinde size referans olacaktır. Düzenli bir yapı, hem geliştirme aşamalarında hem de deployment sonrasında ortaya çıkabilecek sorunları en aza indirir.

Güvenlik ve Bakım İpuçları

Projenizin başarılı bir şekilde çalışması sadece deployment ile bitmez; güvenlik ve düzenli bakım da sürecin önemli parçalarıdır.

Güvenlik Önlemleri

API Anahtarları ve Gizli Bilgiler: API anahtarlarınızı, .env dosyasında saklamanız ve bu dosyayı versiyon kontrol sistemlerinize dahil etmemeyi unutmamanız gerekir. Böylece hassas bilgilerin sızma riski ortadan kalkar.

Güncellemeler: Kullanılan paketlerin ve araçların güncel versiyonlarını takip ederek, bilinen güvenlik açıklarını en aza indirebilirsiniz.

Bakım ve Güncelleme

Yaptığınız deploy işlemini düzenli olarak izleyin ve gerek duyduğunuzda sistem güncellemelerini gerçekleştirin. LangGraph Cloud çözümünde platformun otomatik güncellemelerini sağladığını göz önünde bulundurarak, düzenli bakım işlemleri özellikle self-hosted deployment'larda önem kazanır.

Ek İpuçları ve İleri Düzey Özelleştirmeler

Deployment sürecinde, daha fazla kontrol veya özelleştirme talep ediyorsanız aşağıdaki ipuçlarını göz önünde bulundurabilirsiniz:

Monitoring Araçları Entegrasyonu

Uygulamanızın performansını sürekli izlemek için monitoring araçları (örneğin, Prometheus, Grafana) entegrasyonu yapabilirsiniz. Bu sayede hem kaynak kullanımını hem de potansiyel hata noktalarını daha kolay tespit edersiniz.

CI/CD Süreçleri

Deployment işlemlerini otomatikleştirmek için Continuous Integration / Continuous Deployment (CI/CD) araçlarını entegre edebilirsiniz. GitHub Actions, GitLab CI veya Jenkins gibi araçlar, kod güncellemelerinden anında deployment sürecine kadar adımları otomatikleştirerek iş yükünüzü hafifletebilir.

Dokümantasyon ve İletişim

Proje dokümantasyonunun güncel tutulması, hem ekip içerisindeki iletişimi hem de gelecekteki bakım süreçlerini kolaylaştırır. Adım adım deployment rehberinizi, karşılaşılan problemleri ve çözümleri içeren bir dokümantasyon oluşturmak, projeyi diğer ekip arkadaşlarınız veya topluluk üyeleriyle paylaşırken büyük fayda sağlayacaktır.

Sonuç

LangGraph ile projelerinizi deploy etmek, ilk kez bu süreci deneyimleyenler için göz korkutucu olabilir; ancak doğru rehberlikle adım adım ilerleyerek başarıya ulaşabilirsiniz. İster LangGraph Cloud’un yönetilen hizmetlerini tercih edin, ister kendi self-hosted çözümünüzü oluşturun, gerekli yapılandırma dosyaları, çevresel değişkenler ve proje organizasyonu ile her şey kontrollü bir şekilde ilerler. Hata ayıklama ve monitoring araçları sayesinde, deployment sonrası oluşabilecek problemlere hızlıca müdahale edebilir ve projenizin stabil çalışmasını sağlayabilirsiniz.

Deployment işlemi, doğru yapılandırma, güvenlik önlemleri ve bakım süreçleri ile desteklendiğinde, projenizin ölçeklenebilir ve güvenli bir şekilde üretime alınmasını sağlar. Özellikle web geliştirme konusunda tecrübeye sahip olmasanız bile, LangGraph platformunun temiz ve kılavuzlu yapısı, size bu süreçte büyük kolaylık sunacaktır.

Sonuç olarak, deployment süreci adım adım ilerleyen dikkatli bir planlama gerektirir. Her adımda doğru araçları ve yapılandırmaları kullanarak, uygulamanızı sorunsuz bir şekilde canlı ortamda çalıştırabilirsiniz. Bu rehber, LangGraph ile projelerinizi deploy etmek isteyen herkes için kapsamlı bir yol haritası sunmaktadır.

Sonuç ve Nihai Düşünceler (Conclusion)

Bu rehberde, LangGraph ile geliştirilen bir projenin deployment sürecini, tecrübesi olmayan kullanıcılar için detaylı ve anlaşılır adımlarla ele aldık. İster LangGraph Cloud’un sağladığı kolaylıkları kullanarak, ister kendi self-hosted ortamınızı oluşturarak projelerinizi canlıya taşıyın; doğru yapılandırma adımları, güvenlik önlemleri, monitoring ve CI/CD entegrasyonları sayesinde başarılı bir deployment süreci oluşturabilirsiniz. Hata ayıklama araçları ve dokümantasyon rehberiniz, yaşam döngüsündeki değişikliklere kolayca adapte olmanızı sağlayacaktır. Deploy işlemi tamamlandıktan sonra projenizin izlenmesi ve bakımının düzenli yapılması, sistemin uzun vadede stabil ve verimli çalışmasına katkıda bulunacaktır.