Mihu, konuşmadan akıl yürütmeye, telefon altyapısından eylemlere kadar yapay zeka ajan yığınının tamamını sizin altyapınızda çalıştırır. Müşteri verilerinin ortamınızdan çıkması gerekmez.
Mihu AI On-Premise, kurumların Mihu AI ajan yığınının tamamını kendi altyapılarında çalıştırmasına olanak tanıyan kurumsal bir çözümdür.
Konuşma işleme, yapay zeka çıkarımı, orkestrasyon, telefon altyapısı, entegrasyonlar, uygulama servisleri ve veri depolama; müşteri verileri kurumun ortamından çıkmadan çalışabilir.
Kurulumun tamamı konteynerleştirilmiş Docker servisleri olarak sunulur ve müşteri tarafından yönetilen altyapıda, Rancher veya Helm ile Kubernetes üzerinde çalışır.
Mihu, kendi konuşma modellerini — Mihu STT (Speech-to-Text) ve Mihu TTS (Text-to-Speech) — tamamen on-premise olarak sunar. Desteklenen kurulumlarda:
Bu 7 dil, tamamen Mihu'nun kendi STT ve TTS modelleriyle sizin altyapınızın içinde çalışır. Mihu bulut platformu ek konuşma modelleriyle 40'tan fazla dili destekler.
Mihu'nun konuşma altyapısı, çıkarım gereksinimlerini düşük tutacak şekilde tasarlanmıştır. Dile ve model yapılandırmasına bağlı olarak devreye alınan konuşma modelleri yaklaşık 66M – 143M parametre büyüklüğündedir.
Bu sayede STT ve TTS iş yükleri, her ses iş yükü için ayrı bir GPU gerektirmeden CPU altyapısında çalıştırılabilir.
Eş zamanlılık değerleri sabit bir CPU-arama oranı olarak verilmez; her kurulum için hedef donanım üzerinde yapılan kıyaslama testleriyle belirlenir.
Kuruma ait konuşma verileri ve marka sesleri, sizin kontrolünüzdeki altyapıda kalır.
Yüksek kaliteli kendi konuşma verilerine sahip kurumlar konuşma katmanını daha da özelleştirebilir. Mihu, desteklenen STT/TTS modellerine doğrudan müşterinin kontrolündeki altyapıda fine-tuning uygulayabilir; böylece kuruma ait veri kümelerinin üçüncü taraf bir çıkarım sağlayıcısına aktarılması gerekmez.
Özellikle uzmanlaşmış terminolojiye, bölgesel aksanlara veya katı veri yerleşimi gereksinimlerine sahip kurumlar için faydalıdır.
Mihu On-Premise ayrıca özel ses klonlamayı destekler. Sağlanan ses örnekleri kuruma özgü sesler oluşturmak için kullanılabilir; bu sesler daha sonra müşterinin kendi altyapısında barındırılır.
Hem kaynak kayıtlar hem de ortaya çıkan ses modeli gizli kalabilir.
Bu sayede kurumlar, üretim çıkarımı sırasında harici bir TTS sağlayıcısına bağımlı olmadan tutarlı marka sesleri oluşturabilir.
Ses örneği gereksinimi: yaklaşık 30 saniyelik temiz konuşma; cümleler arasında uzun duraklamalar veya boşluklar olmadan kaydedilmiş olmalıdır.
Hafif CPU konuşma modelleri tek bir çok dilli model yerine ağırlıklı olarak dile özgüdür. Aynı etkileşim sırasında dinamik olarak dil değiştirmesi gereken yapay zeka ajanları için Mihu birden fazla kurulum stratejisi destekler.
Dile özgü birden fazla konuşma modeli aynı anda çalışır. Mihu'nun orkestrasyon katmanı aktif dili algılar veya bilgi olarak alır ve konuşma işlemeyi dinamik olarak uygun modele yönlendirir.
Etkileşim sırasında model seçimi, sistem düzeyindeki geçersiz kılma ayarlarıyla da kontrol edilebilir.
Yüksek düzeyde dinamik çok dilli görüşmeler gerektiren senaryolarda, bunun yerine daha büyük çok dilli konuşma modelleri GPU altyapısında devreye alınabilir.
Mimari, iş yüküne bağlı olarak ya dile özgü modellerle CPU verimliliği ya da GPU tabanlı modellerle azami çok dilli esneklik için optimize edilir.
Not: Çok dilli STT ve çok dilli TTS'nin her ikisi de GPU altyapısı gerektirir. Yalnızca CPU ile çalışan konuşma yolu, dile özgü Mihu STT ve Mihu TTS modelleri için geçerlidir.
Akıl yürütme katmanı, open-weight LLM'ler kullanılarak tamamen kendi ortamınızda çalışır: ağırlıkları herkese açık olarak yayımlanan, model sağlayıcısıyla hiçbir bağlantı kurmadan kendi donanımınızda tamamen çevrimdışı çalışabilen modeller. Mihu, on-premise yığını kalıcı olarak tek bir model ailesine bağlamak yerine yeni open-weight modelleri sürekli olarak değerlendirir.
Yüksek performanslı LLM kurulumları genellikle GPU altyapısı gerektirir. Önerilen model, yeni modeller kullanıma sunuldukça değişebilir; Mihu akıl yürütme modelini ajan altyapısının geri kalanından bağımsız olarak güncelleyebilir veya değiştirebilir.
Altyapı modelden bağımsızdır. Mevcut en iyi model değişebilir; mimarinizin değişmesi gerekmez.
Akıl yürütme modeli, kurulum sırasında güncel değerlendirme setinden seçilir. Eylül 2026 itibarıyla tercih ettiğimiz yüksek performanslı yapılandırmalardan biri Kimi K2.6 Instant'tır. Bu model, 128 vCPU tabanına ek olarak sağlanan ayrı GPU altyapısı üzerinde çalışır. Tedarik ya da model kökeni gereksinimlerinin geçerli olduğu durumlarda, farklı sağlayıcı ve bölgelerden Llama veya Mistral gibi open-weight alternatifler seçilebilir. Seçim her kurulum teklifinde netleştirilir.
Tam bir Mihu On-Premise kurulumu birbirinden bağımsız birçok servisten oluşur. Tüm çekirdek bileşenler konteynerleştirilmiş Docker servisleri olarak sunulur ve Rancher veya Helm ile Kubernetes üzerinde devreye alınır.
Temel yapay zeka ajan çalışma zamanı ve iş mantığı.
Konuşma modellerini, LLM'leri, ajanları ve çalışma zamanı servislerini koordine eder.
Servisler ile ajan oturumları arasındaki gerçek zamanlı iletişim katmanı.
Kurumsal telefon altyapısını ve SIP bağlantısını yönetir.
Giden ve yüksek hacimli iletişim iş yüklerini destekler.
Araçları, entegrasyonları ve ajan eylemlerini yürütür.
Yönetim, yapılandırma ve operasyonel yönetim arayüzü.
Kalıcı uygulama ve operasyon verisi depolama.
Gerçek zamanlı durum, önbellekleme ve dağıtık çalışma zamanı koordinasyonu.
Ek Mihu yetenekleri de on-premise olarak devreye alınabilir. Bu bileşenler kullanıma bağlı olarak ek sunucu kapasitesi gerektirir.
Özel servisler, kod, entegrasyonlar ve iş akışları oluşturmak ve çalıştırmak için. Builder'ı çalıştırmak sunucuda ek GPU kapasitesi gerektirir.
Mihu çalışma alanını ve yeteneklerini MCP uyumlu yapay zeka sistemlerine açmak için.
Mevcut PBX veya telefon sisteminizi gelen ve giden aramalar için Mihu SIP altyapısına bağlar.
E-posta kanalını bağlamak istiyorsanız gereklidir. Ajan ve bildirim e-postaları kendi SMTP sunucunuz üzerinden gönderilir.
Üretim kurulumları ayrı bir gözlemlenebilirlik altyapısı içermelidir. Mihu, merkezi günlük kaydı ve izleme için ayrı bir altyapı önerir.
Mihu Core, orkestrasyon, SIP, relay, model sunucuları ve uygulama servislerinden gelen günlükler merkezi olarak toplanır.
Altyapı ve uygulama metrikleri sürekli olarak izlenir. Önceden tanımlanmış operasyonel eşikler aşıldığında uyarılar oluşturulabilir.
Tüm Mihu servisleri müşterinin kendi ağındaki sunucularda çalışır. Üretim ortamında Mihu'ya VPN, tünel veya kalıcı bir bağlantı gerekmez.
İç AI servislerinin herkese açık olması gerekmez. Telefon trafiği, müşterinin mevcut operatör veya PBX bağlantısı üzerinden SIP altyapısına ulaşır; ağ kuralları tamamen müşterinin altyapı ve güvenlik politikalarına göre tanımlanır.
Üretim amaçlı bir Mihu On-Premise kurulumunda başlangıç altyapı yapılandırması, beklenen eş zamanlılığa ve iş yüklerine göre belirlenir.
128 vCPU taban yapılandırması Mihu Core servislerini ve CPU tabanlı STT/TTS'yi kapsar. Akıl yürütme katmanını kapsamaz: Kimi K2.6 Instant gibi yüksek performanslı, kendi barındırılan bir LLM bu tabanın üzerine, seçilen modele ve beklenen eşzamanlılığa göre boyutlandırılmış ayrı GPU altyapısı gerektirir. Daha küçük bir open-weight model seçilirse GPU ihtiyacı buna göre azalır. Çok dilli GPU konuşma modelleri gerektiğinde de GPU kapasitesi eklenir. Kesin tahsis; eşzamanlı AI görüşmelerine, STT/TTS iş yüküne, devreye alınan dillere, LLM seçimine, yedeklilik yapılandırmasına ve Builder ile MCP gibi ek servislere bağlıdır.
Fiziksel çekirdek mi yoksa vCPU tahsisi mi kullanılacağı kurulum teklifinde teyit edilir.
Depolama gereksinimleri öncelikle arama kayıtlarının ve diğer medyanın yerel olarak saklanıp saklanmayacağına bağlıdır. Mihu uygulama veritabanları kalıcı depolama gerektirir; kayıt kapasitesi ise ayrıca hesaplanır. Kayıtları aylarca veya yıllarca saklayan müşterilerin, saklama politikalarına göre boyutlandırılmış ayrı bir depolama birimi ayırması gerekir.
Üretim mimarisi, kritik Mihu servislerinde yedeklilik ile yapılandırılabilir. Bu hedefe ulaşmak; üzerinde anlaşılan üretim mimarisinin, yedekliliğin ve altyapı gereksinimlerinin sürdürülmesini gerektirir.
Kurumsal on-premise kurulumlar için ayrı bir operasyonel sorumluluk atanır. Mihu'nun operasyonel sorumluluğu dışındaki altyapı veya donanım arızaları olmadığı sürece kurulum, üzerinde anlaşılan %99,9 hizmet erişilebilirliği hedefine göre tasarlanır. Katman bazındaki sorumluluklar SLA belgesinde tanımlanır.
Mihu yığınının tamamı önceden yapılandırılmış Docker servisleri olarak sunulur. Mihu mühendislik ekibi, kurulum yapılandırmasını ve üretime hazırlığı müşterinin altyapı ekibiyle birlikte yürütür. Tipik bir on-premise kurulum, altyapı hazırlığından üretime kadar 3–6 ay içinde teslim edilir ve kurumsal müşterilere sunulur.
Kubernetes: yığın, Helm chart'larıyla devreye alınabilir. Mihu'nun standart ve en hızlı yolu, Rancher ile yönetilen bir Kubernetes kurulumudur.
Mihu On-Premise dal tabanlı (branch-based) sürümleme kullanır: her müşteri kurulumu kendi yayın dalında çalışır ve güncellemeler aylık yayınlar olarak sunulur. Her yayın devreye almadan önce doğrulanır ve müşterinin altyapı ekibiyle koordineli olarak uygulanır; böylece yükseltmeler zorla gönderilmez, planlanır. Yayın doğrulaması standart test paketini kapsar; müşteriye özel özelleştirmelere bağlı olarak bazı birim testleri farklılık gösterebilir.
Mihu, her on-premise ortam için sizin ekibinizle birlikte çalışacak bir müşteri başarısı ekibi ve bir DevOps ekibi atar. Destek, ortak bir Slack grubu üzerinden yürür; böylece operasyonel sorular, yayın koordinasyonu ve olaylar doğrudan kurulumunuzu tanıyan kişilerle ele alınır.
Bir Mihu On-Premise kurulumunda neyin nerede çalıştığına dair tek sayfalık görünüm.
Yığının tamamı: Speech-to-Text, Text-to-Speech, ses klonlama, LLM akıl yürütme katmanı, orkestrasyon, SIP telefon altyapısı, entegrasyonlar için Action Server, yönetim uygulaması ile veritabanı ve Redis katmanları. Müşteri verilerinin ortamınızdan çıkması gerekmez.
Konuşma katmanı için hayır. STT ve TTS, yaklaşık 66M ila 143M parametreli modellerle CPU üzerinde çalışır. Yüksek performanslı open-weight LLM'ler genellikle GPU altyapısı gerektirir; daha büyük çok dilli konuşma modellerini tercih etmeniz halinde de GPU kapasitesi eklenir.
Mevcut on-premise CPU konuşma yığını yedi dili destekler: İngilizce, Almanca, Fransızca, İspanyolca, İtalyanca, Rusça ve Türkçe. Dile özgü bu Mihu STT ve Mihu TTS modelleri, GPU olmadan CPU üzerinde çalışır. Mihu STT tipik olarak yaklaşık %5–9 kelime hata oranına (WER) ulaşır; kesin değer dile ve değerlendirme veri setine bağlıdır.
Akıl yürütme katmanı modelden bağımsızdır ve open-weight modellerle çalışır. Mihu, kurulum tarihi itibarıyla bir model önerir; tedarik ya da model kökeni gereksinimlerini karşılamak için Kimi K2.6 Instant'ın yanı sıra Llama veya Mistral gibi farklı sağlayıcı ve bölgelerden alternatifler de seçilebilir. Daha iyi open-weight modeller kullanıma sunuldukça model, ajan altyapısının geri kalanından bağımsız olarak güncellenebilir veya değiştirilebilir.
Evet. Desteklenen STT ve TTS modellerine, kendi veri kümelerinizle müşteri kontrolündeki altyapıda fine-tuning uygulanabilir; böylece kuruma ait ses verileri hiçbir zaman üçüncü taraf bir sağlayıcıya gitmez. Ortaya çıkan modeller kurumunuza özel kalır.
Tipik bir üretim tabanı, çekirdek Mihu servisleri ve CPU tabanlı konuşma katmanı için 128 vCPU ile başlar. Kendi barındırılan LLM ayrıca boyutlandırılır ve bu tabanın üzerine ayrı GPU altyapısı gerektirir; çok dilli GPU konuşma modelleri için de GPU kapasitesi eklenir. Depolama, kayıt ve transkript saklama politikanıza göre boyutlandırılır. Kesin boyutlandırma kurulum teklifinde netleştirilir.
Her şey önceden yapılandırılmış Docker servisleri olarak teslim edilir ve müşterinin kendi sunucularında çalışır. Üretim ortamında Mihu'ya VPN veya geri bağlantı gerekmez; hiçbir iç AI servisinin herkese açık olması gerekmez. Mihu mühendislik ekibi kurulum yapılandırmasını altyapı ekibinizle birlikte yürütür.
Evet. Talep üzerine yeni diller eklenebilir. Eğitim eforu dil grubuna göre değişir; STT ve TTS ayrı ayrı eğitilir. Mihu eğitim veri setini sizin için sağlayabilir veya satın alabilir ya da sizin sağladığınız verilerle çalışabilir. Eğitim, sizin sağlayacağınız makinelerde veya Mihu'nun sağlayacağı altyapıda yapılır; ortaya çıkan Mihu STT ve Mihu TTS modelleri standart modeller gibi ortamınızın içine deploy edilir.
Beklediğiniz eş zamanlılık, diller ve veri yerleşimi gereksinimlerinizi paylaşın. Mühendislik ekibimiz size boyutlandırma teklifi ve kurulum planıyla geri dönsün.
