GPU kümeleri ve MLOps: modeliniz eğitimden üretime
Model eğitimi ve çıkarımı için GPU kümeleri, hazır MLOps ortamı ve talebe göre ölçeklenen altyapı; verileri Türkiye’de tutarak yapay zeka iş yüklerinizi bulutta çalıştırın.
GPU pahalı; boşta bekleyen GPU ise en pahalısı
Yapay zeka projelerinde GPU hem kıt hem pahalıdır. Eğitim için kapasite ararken bulamamak da, biten deneyden sonra pahalı GPU’yu boşta bırakmak da bütçeyi eritir. İhtiyaç, kapasiteyi tam gerektiği anda açıp işi bitince kapatabilmektir.
Eğitim için çok-GPU’lu düğümler açılır, iş bitince saatlik olarak kapatılır.
Ağır eğitim toplu, düşük gecikmeli çıkarım servisi ayrı ölçeklenir.
Deney takibi, model kayıt defteri ve dağıtım hattı hazır gelir.
Eğitim verisi yüksek verimli depolamada, Türkiye içinde tutulur.
Önerilen mimari
Veri hazırlama, eğitim ve çıkarımı ayıran tipik yapay zeka (MLOps) mimarisi; GPU kapasitesi talebe göre açılıp kapanır.
Yapay zeka ekipleri ne diyor?
“İşe göre açılıp kapanan GPU kümeleriyle eğitim maliyetimizi yarıya indirdik; artık boşta GPU ödemiyoruz.”
“MLOps hattı hazır geldiği için modeli üretime almak günler yerine saatler sürdü.”
“Eğitim verimizin Türkiye’de kaldığını belgeleyebilmek kurumsal müşterilerimiz için belirleyici oldu.”
Yapay zeka bulut altyapısı hakkında sıkça sorulanlar
Çok-GPU’lu eğitim düğümleri dakikalar içinde açılır ve iş bittiğinde saatlik olarak kapatılır. Böylece kapasiteyi tam ihtiyaç anında açar, deney bitince pahalı GPU’yu boşta bırakmazsınız.
Eğitim ağır, toplu ve zaman toleranslı bir yüktür; çıkarım ise sürekli ve düşük gecikme ister. İkisini ayrı ölçekleyerek eğitim için büyük GPU’ları geçici açar, çıkarım servisini talebe göre otomatik ölçeklendiririz.
Deney takibi, model kayıt defteri, sürümleme ve dağıtım (CI/CD) hattı kurulu gelir; modeli eğitimden üretime izlenebilir ve tekrar üretilebilir biçimde taşırsınız. Mevcut araç setinizle de entegre ederiz.
Eğitim verisi, yüksek verimli depolamada ve Türkiye’deki Tier III+ altyapıda tutulur; veri yurt dışına çıkmaz. Bu, KVKK ve veri egemenliği gereksinimleri olan projeler için önemlidir.
Yaygın derin öğrenme çerçeveleri ve konteyner tabanlı iş akışları desteklenir; ortamı kendi imajlarınızla özelleştirebilirsiniz. GPU sürücüleri ve hızlandırma kütüphaneleri hazır gelir.
Evet. Eğittiğiniz model, otomatik ölçeklenen bir çıkarım servisi olarak API ağ geçidi arkasında yayınlanır; istek yükü arttıkça kapasite büyür, azaldığında küçülür. Erişim ve kullanım Logchase ile izlenir.
GPU’lar saatlik faturalanır ve işe göre açılıp kapanır. Sürekli çalışan çıkarım yükleri için rezervasyon indirimi, deneysel eğitimler için ise kullandığın kadar öde modeli önerilir. Bütçe alarmıyla harcamayı önden yönetirsiniz.
Sürekli açık tutulan pahalı GPU sunucular, işe göre açılıp kapanan çok-GPU’lu eğitim düğümlerine taşındı. Çıkarım servisi ayrıştırılıp otomatik ölçeklendi; hem kapasite darboğazı hem atıl GPU sorunu çözüldü.
Sektörünüzü bilen ekiple konuşun
Görüşmeye o sektörde proje yürütmüş çözüm mimarı katılır. İlk görüşmede mimari taslak ve maliyet aralığı çıkarırız.
Toplantı planlayın