Bulut Bilişimde Yapay Zeka Nedir?

Bulut Bilişimde Yapay Zeka Nedir?

Kısa cevap: Bulut bilişimde yapay zeka, bulut platformlarını veri depolamak, işlem gücü kiralamak, modelleri eğitmek, bunları hizmet olarak dağıtmak ve üretimde izlemek için kullanmakla ilgilidir. Bu önemlidir çünkü çoğu hata matematiksel hesaplamalardan ziyade veri, dağıtım ve operasyonlarla ilgilidir. Hızlı ölçeklendirme veya tekrarlanabilir sürümler gerekiyorsa, bulut + MLOps pratik bir yoldur.

Önemli noktalar:

Yaşam döngüsü : Veri toplama, özellik geliştirme, eğitim, dağıtım ve ardından sapma, gecikme ve maliyeti izleme.

Yönetişim : Erişim kontrollerini, denetim kayıtlarını ve ortam ayrımını en başından itibaren entegre edin.

Tekrarlanabilirlik : Çalıştırmaların tekrarlanabilir kalması için veri sürümlerini, kodu, parametreleri ve ortamları kaydedin.

Maliyet kontrolü : Faturalarda ani artışları önlemek için toplu işlem, önbellekleme, otomatik ölçeklendirme sınırları ve anlık/önleyici eğitim kullanın.

Dağıtım modelleri : Ekip gerçekliğine bağlı olarak yönetilen platformlar, lakehouse iş akışları, Kubernetes veya RAG'den birini seçin.

Bulut Bilişimde Yapay Zeka Nedir? Bilgi Grafiği

Bu makaleden sonra okumak isteyebileceğiniz diğer makaleler:

🔗 En iyi yapay zeka bulut tabanlı işletme yönetimi araçları
Operasyonları, finansı ve ekipleri kolaylaştıran önde gelen bulut platformlarını karşılaştırın.

🔗 Büyük ölçekli üretken yapay zeka için gerekli teknolojiler
GenAI'nin devreye alınması için gereken temel altyapı, veri ve yönetişim.

🔗 Veri analizi için ücretsiz yapay zeka araçları
Veri kümelerini temizlemek, modellemek ve görselleştirmek için en iyi ücretsiz yapay zeka çözümleri.

🔗 Yapay zeka hizmeti nedir?
AIaaS'ı, faydalarını, fiyatlandırma modellerini ve yaygın iş kullanım senaryolarını açıklar.

Bulut Bilişimde Yapay Zeka: Basit Tanım 🧠☁️

Özünde, bulut bilişimde yapay zeka, bulut platformlarını kullanarak şunlara erişmek anlamına gelir:

Kendi pahalı ekipmanınızı satın almak yerine, ihtiyacınız olduğunda ihtiyacınız olanı kiralarsınız ( NIST SP 800-145 ). Tıpkı garajınıza bir spor salonu kurup sonra bir daha asla koşu bandını kullanmamak yerine, yoğun bir antrenman için bir spor salonu kiralamak gibi. En iyilerimizin bile başına gelir 😬

NIST SP 800-145'e göre , bulut altyapısı üzerinden ölçeklenen, gönderilen, güncellenen ve işletilen yapay zekadır .

Yapay Zeka + Bulut Teknolojisinin Bu Kadar Önemli Olmasının Sebebi 🚀

Açık konuşalım - çoğu yapay zeka projesi matematiğin zor olmasından dolayı başarısız olmaz. Başarısız olmalarının nedeni, "modelin etrafındaki şeylerin" birbirine karışmasıdır:

  • Veriler dağınık haldedir

  • ortamlar uyuşmuyor

  • Model birinin dizüstü bilgisayarında çalışıyor ama başka hiçbir yerde çalışmıyor

  • Dağıtım, sonradan akla gelen bir şey gibi ele alınıyor

  • Güvenlik ve uyumluluk, davetsiz bir kuzen gibi geç geliyor 😵

Bulut platformları şu nedenlerle faydalıdır:

1) Esnek terazi 📈

Büyük bir küme üzerinde bir modeli kısa bir süre eğitin, ardından kapatın (NIST SP 800-145) .

2) Daha hızlı deneme ⚡

yönetilen not defterlerini, önceden oluşturulmuş işlem hatlarını ve GPU örneklerini hızla devreye alın : Yapay Zeka için GPU'lar .

3) Daha kolay kurulum 🌍

Modelleri API'ler, toplu işler veya gömülü hizmetler olarak dağıtın. Red Hat: REST API nedir? SageMaker Toplu Dönüştürme .

4) Entegre veri ekosistemleri 🧺

Veri işlem hatlarınız, veri ambarlarınız ve analizleriniz genellikle zaten AWS bulutunda yer almaktadır : Veri ambarı ve veri gölü karşılaştırması .

5) İşbirliği ve yönetişim 🧩

, Azure ML kayıt defterlerine (MLOps) (bazen acı verici olsa da) entegre edilmiştir .

Bulut Bilişimde Yapay Zeka Uygulamada Nasıl Çalışır (Gerçek Akış) 🔁

İşte yaygın yaşam döngüsü. "Mükemmel şema" versiyonu değil... yaşanmış olan versiyonu.

Adım 1: Veriler bulut depolama alanına aktarılıyor 🪣

Örnekler: nesne depolama kovaları, veri gölleri, bulut veritabanları Amazon S3 (nesne depolama) AWS: Veri gölü nedir? Google Cloud Storage genel bakış .

Adım 2: Veri işleme + özellik oluşturma 🍳

Onu temizlersiniz, dönüştürürsünüz, özellikler eklersiniz, belki de yayınlarsınız.

3. Adım: Model eğitimi 🏋️

Yapay zekâ eğitiminde bulut bilişim (çoğunlukla GPU'lar) kullanıyorsunuz. Google Cloud: Yapay Zekâ için GPU'lar :

4. Adım: Dağıtım 🚢

Modeller şu yollarla paketlenip sunulmaktadır:

Adım 5: İzleme + güncellemeler 👀

İzlemek:

İşte bu motor. Bu, sadece bir tanım olarak değil, bulut bilişimde yapay zekanın hareket halindeki hali.

Bulut Bilişimde İyi Bir Yapay Zeka Sürümünü Ne Oluşturur? ✅☁️🤖

"İyi" bir uygulama (sadece gösterişli bir demo değil) istiyorsanız, şunlara odaklanın:

A) Görevlerin net bir şekilde ayrılması 🧱

  • veri katmanı (depolama, yönetim)

  • eğitim katmanı (deneyler, işlem hatları)

  • Sunucu katmanı (API'ler, ölçeklendirme)

  • İzleme katmanı (ölçümler, kayıtlar, uyarılar) SageMaker Model İzleyici

Her şey birbirine karışınca, hata ayıklama duygusal bir yıpranmaya dönüşür.

B) Varsayılan olarak tekrarlanabilirlik 🧪

İyi bir sistem, lafı dolandırmadan şunu söylemenizi sağlar:

  • bu modeli eğiten veriler

  • kod sürümü

  • hiperparametreler

  • çevre

Eğer cevabınız “Şey, sanırım Salı günkü koşuydu…” ise, zaten başınız dertte demektir 😅

C) Maliyet bilincine sahip tasarım 💸

Bulut yapay zekası güçlüdür, ancak aynı zamanda hayat seçimlerinizi sorgulamanıza neden olacak bir faturayı yanlışlıkla oluşturmanın en kolay yoludur.

İyi kurulumlar şunları içerir:

D) Güvenlik ve uyumluluk entegre edilmiştir 🔐

Sızıntı yapan bir boruya bant yapıştırır gibi sonradan vidalanmış değil.

E) Prototip aşamasından seri üretime giden gerçek bir yol 🛣️

İşte asıl önemli nokta bu. Bulutta iyi bir yapay zeka "versiyonu", baştan itibaren MLOps, dağıtım modelleri ve izlemeyi içermelidir ( Google Cloud: MLOps nedir?) . Aksi takdirde, süslü bir faturası olan bir bilim fuarı projesinden ibaret kalır.

Karşılaştırma Tablosu: Popüler Bulut Tabanlı Yapay Zeka Seçenekleri (Ve Kimler İçin Uygunlar) 🧰📊

Aşağıda hızlı ve biraz da öznel bir tablo var. Fiyatlar bilerek geniş aralıkta tutulmuştur çünkü bulut fiyatlandırması kahve siparişi vermek gibidir - temel fiyat asla nihai fiyat değildir 😵💫

Araç / Platform Kitle Fiyatı yaklaşık olarak İşe yaramasının nedenleri (ilginç notlar dahil)
AWS SageMaker ML ekipleri, işletmeler Kullandıkça öde Tam kapsamlı makine öğrenimi platformu - eğitim, uç noktalar, işlem hatları. Güçlü, ancak her yerde menüler var.
Google Vertex Yapay Zeka ML ekipleri, veri bilimi kuruluşları Kullandıkça öde Güçlü yönetilen eğitim + model kayıt sistemi + entegrasyonlar. Tıklandığında sorunsuz çalışıyor.
Azure Makine Öğrenimi Kurumsal şirketler, MS merkezli kuruluşlar Kullandıkça öde Azure ekosistemiyle sorunsuz çalışıyor. İyi yönetişim seçenekleri, birçok ayar imkanı sunuyor.
Databricks (ML + Lakehouse) Veri mühendisliği ağırlıklı ekipler Abonelik + kullanım Veri işleme hatlarını ve makine öğrenimini tek bir yerde birleştirmek için harika. Genellikle uygulamalı ekipler tarafından tercih edilir.
Snowflake yapay zeka özellikleri Analitik odaklı kuruluşlar Kullanıma dayalı Dünyanız zaten bir depodaysa iyi. "Makine öğrenimi laboratuvarı"ndan ziyade "SQL benzeri yapay zeka"
IBM Watsonx Düzenlemeye tabi sektörler Kurumsal fiyatlandırma Yönetişim ve kurumsal kontroller büyük önem taşımaktadır. Genellikle politika ağırlıklı sistemler için tercih edilirler.
Yönetilen Kubernetes (DIY ML) Platform mühendisleri Değişken Esnek ve kişiye özel. Ayrıca... kırıldığında acısını da siz çekeceksiniz 🙃
Sunucusuz çıkarım (fonksiyonlar + uç noktalar) Ürün ekipleri Kullanıma dayalı Yoğun trafik dalgalanmaları için ideal. Soğuk başlatmaları ve gecikmeleri çok dikkatli izleyin.

Burada önemli olan "en iyisini" seçmek değil, takımınızın gerçekliğine uygun olanı seçmektir. İşte asıl sır bu.

Bulut Bilişimde Yapay Zekanın Yaygın Kullanım Alanları (Örneklerle) 🧩✨

Bulut tabanlı yapay zeka sistemlerinin öne çıktığı noktalar şunlardır:

1) Müşteri destek otomasyonu 💬

2) Öneri sistemleri 🛒

  • ürün önerileri

  • içerik akışları

  • “İnsanlar ayrıca şunları da satın aldı”
    Bu tür ürünler genellikle ölçeklenebilir çıkarım ve neredeyse gerçek zamanlı güncellemeler gerektirir.

3) Sahtekarlık tespiti ve risk puanlaması 🕵️

Bulut teknolojisi, ani veri akışlarını, olay akışlarını ve topluluk uygulamalarını yönetmeyi kolaylaştırır.

4) Belge zekası 📄

5) Tahmin ve beceri odaklı optimizasyon 📦

Talep tahmini, envanter planlaması, rota optimizasyonu. Bulut teknolojisi, verilerin büyük olması ve yeniden eğitimin sık sık yapılması nedeniyle faydalı oluyor.

6) Üretken Yapay Zeka Uygulamaları 🪄

  • içerik taslağı oluşturma

  • kod yardımı

  • dahili bilgi botları (RAG)

  • Sentetik veri üretimi , Veri Erişimi Destekli Üretim (RAG) makalesi.
    Şirketlerin sonunda "Veri erişim kurallarımızın nerede olduğunu bilmemiz gerekiyor." dediği an genellikle budur. 😬

Her Yerde Göreceğiniz Mimari Desenler 🏗️

Model 1: Yönetilen Makine Öğrenimi Platformu ("daha az baş ağrısı istiyoruz" yaklaşımı) 😌

Hızın önemli olduğu ve sıfırdan dahili araçlar geliştirmek istemediğiniz durumlarda iyi sonuç verir.

Model 2: Göl Evi + Makine Öğrenimi (veri odaklı yaklaşım) 🏞️

  • veri mühendisliği + makine öğrenimi iş akışlarını birleştirin

  • Verilere yakın bir şekilde not defterleri, işlem hatları ve özellik mühendisliği çalışmaları yürütün

  • Büyük analitik sistemlerde zaten faaliyet gösteren kuruluşlar için güçlü bir çözüm: Databricks Lakehouse

Model 3: Kubernetes Üzerinde Konteynerleştirilmiş Makine Öğrenimi ("kontrol bizde" yaklaşımı) 🎛️

  • konteynerlerdeki paket modelleri

  • Kubernetes'te otomatik ölçeklendirme politikalarıyla ölçeklendirme

  • servis ağı, gözlemlenebilirlik ve gizlilik yönetimi entegrasyonu

Diğer bir adı: "Kendimize güveniyoruz ve ayrıca garip saatlerde hata ayıklamayı seviyoruz."

Desen 4: RAG (Geri Alma Destekli Üretim) ("bilginizi kullanın" yolu) 📚🤝

  • bulut depolamada bulunan belgeler

  • gömülü vektörler + vektör deposu

  • Veri alma katmanı, modele bağlam sağlar

  • Güvenlik bariyerleri + erişim kontrolü + kayıt tutma Geri Alma Destekli Üretim (RAG) makalesi

Bu, modern bulut tabanlı yapay zeka tartışmalarının önemli bir parçası çünkü birçok gerçek işletme üretken yapay zekayı nispeten güvenli bir şekilde bu şekilde kullanıyor.

MLOps: Herkesin Hafife Aldığı Kısım 🧯

Bulutta yapay zekanın üretim ortamında düzgün çalışmasını istiyorsanız, MLOps'a ihtiyacınız var. Bunun nedeni moda olması değil; modellerin sapması, verilerin değişmesi ve kullanıcıların en kötü şekilde yaratıcı olmasıdır . Google Cloud: MLOps nedir?

Önemli parçalar:

Bunu görmezden gelirseniz, her şeyin canlı olduğu, hiçbir şeyin etiketlenmediği ve kapıyı açmaktan korktuğunuz bir "örnek hayvanat bahçesi" 🦓 elde edersiniz.

Güvenlik, Gizlilik ve Uyumluluk (Eğlenceli Kısım Değil Ama… Evet) 🔐😅

Bulut bilişimde yapay zeka, bazı tartışmalı soruları gündeme getiriyor:

Veri erişim kontrolü 🧾

Eğitim verilerine kimler erişebilir? Çıkarım kayıtlarına? İstemilere? Çıktılara?

Şifreleme ve sırlar 🗝️

Anahtarlar, belirteçler ve kimlik bilgileri düzgün bir şekilde ele alınmalıdır. "Yapılandırma dosyasında" olması, ele alma anlamına gelmez.

İzolasyon ve kiracılık 🧱

Bazı kuruluşlar geliştirme, test ve üretim için ayrı ortamlara ihtiyaç duyar. Bulut teknolojisi yardımcı olur, ancak yalnızca doğru şekilde kurulursa.

Denetlenebilirlik 📋

Düzenlemeye tabi kuruluşların genellikle şunları göstermesi gerekir:

  • Hangi veriler kullanıldı?

  • kararların nasıl alındığı

  • kim neyi konuşlandırdı

  • IBM watsonx.governance değiştiğinde

Model risk yönetimi ⚠️

Bunlara şunlar dahildir:

  • önyargı kontrolleri

  • düşmanca test

  • (Üretken yapay zeka için) hızlı enjeksiyon savunmaları

  • güvenli çıkış filtreleme

Bütün bunlar şu noktaya geri dönüyor: Bu sadece "çevrimiçi olarak barındırılan yapay zeka" değil. Gerçek kısıtlamalar altında işletilen yapay zeka.

Maliyet ve Performans İpuçları (Sonradan Pişman Olmamanız İçin) 💸😵💫

İşte denenmiş ve onaylanmış birkaç ipucu:

  • İhtiyacı karşılayan en küçük modeli kullanın.
    Daha büyük her zaman daha iyi anlamına gelmez. Bazen sadece... daha büyük olması gerekir.

  • Mümkün olduğunda toplu çıkarım yapın.
    Daha ucuz ve daha verimli SageMaker Toplu Dönüştürme .


  • Özellikle tekrarlanan sorgular ve gömme işlemleri için önbelleğe almayı agresif bir şekilde gerçekleştirin

  • Otomatik ölçeklendirme, ancak bir sınır koyun.
    Sınırsız ölçeklendirme, sınırsız harcama anlamına gelebilir. Kubernetes: Yatay Pod Otomatik Ölçeklendirme . Nasıl bildiğimi sormayın... doğrusu, sormayın 😬

  • Uç nokta ve özellik başına maliyeti takip edin,
    aksi takdirde yanlış şeyi optimize edersiniz.

  • Eğitim amaçlı spot-preemptible işlem gücü kullanın.
    Eğitim işleriniz kesintileri kaldırabiliyorsa büyük tasarruf sağlar. Amazon EC2 Spot Instances Google Cloud Preemptible VMs .

İnsanların Yaptığı Hatalar (Akıllı Takımlar Bile) 🤦♂️

  • Bulut yapay zekasını "sadece bir model takın" şeklinde ele almak

  • Veri kalitesini son dakikaya kadar göz ardı etmek

  • SageMaker Model Monitor'ü izlemeden bir modeli göndermek

  • Yeniden eğitim sıklığı planlanmıyor. Google Cloud: MLOps nedir?

  • Lansman haftasına kadar güvenlik ekiplerinin varlığını unutmak 😬

  • Baştan itibaren aşırı mühendislik (bazen basit bir temel çözüm işe yarar)

Ayrıca, sessizce acımasız bir gerçek: ekipler, kullanıcıların gecikmeden ne kadar nefret ettiğini hafife alıyor. Biraz daha az doğru ama hızlı bir model genellikle kazanıyor. İnsanlar sabırsız küçük mucizelerdir.

Önemli Noktalar 🧾✅

Bulut Bilişimde Yapay Zeka, bulut altyapısını kullanarak yapay zeka oluşturma ve çalıştırmanın tüm uygulamasıdır; ölçeklenebilir eğitim, basitleştirilmiş dağıtım, veri işlem hatlarının entegrasyonu ve MLOps, güvenlik ve yönetişim ile modellerin operasyonel hale getirilmesi. Google Cloud: MLOps Nedir? NIST SP 800-145 .

Kısaca özetleyelim:

  • Bulut, yapay zekaya ölçeklenebilirlik ve dağıtım için gerekli altyapıyı sağlıyor 🚀 NIST SP 800-145

  • Yapay zeka, bulut tabanlı iş yüklerine kararları otomatikleştiren "beyinler" kazandırıyor 🤖

  • Sihir sadece eğitimde değil, dağıtımda, izlemede ve yönetimde de yatıyor 🧠🔐 SageMaker Model Monitor

  • Platform seçimini pazarlama karmaşasına göre değil, takım ihtiyaçlarına göre yapın 📌

  • Maliyetleri ve operasyonları, gözlük takmış bir şahin gibi dikkatle izleyin 🦅👓 (kötü bir benzetme ama anladınız sanırım)

Eğer buraya "Bulut bilişimde yapay zeka sadece bir model API'si" diye düşünerek geldiyseniz, hayır - bu koca bir ekosistem. Bazen zarif, bazen çalkantılı, bazen de aynı öğleden sonra ikisi birden oluyor 😅☁️

SSS

“Bulut bilişimde yapay zeka”nın günlük hayattaki anlamı nedir?

Bulut bilişimde yapay zeka, donanıma sahip olmadan veri depolamak, işlem gücü (CPU/GPU/TPU) oluşturmak, modelleri eğitmek, dağıtmak ve izlemek için bulut platformlarını kullanmanız anlamına gelir. Pratikte, bulut tüm yapay zeka yaşam döngünüzün gerçekleştiği yer haline gelir. İhtiyaç duyduğunuzda gerekeni kiralarsınız, işiniz bittiğinde ise ölçeği küçültürsünüz.

Bulut tabanlı altyapı ve MLOps olmadan yapay zeka projeleri neden başarısız oluyor?

Çoğu başarısızlık modelin içinde değil, modelin çevresinde meydana gelir: tutarsız veriler, uyumsuz ortamlar, kırılgan dağıtımlar ve izleme eksikliği. Bulut araçları, depolama, işlem ve dağıtım modellerini standartlaştırmaya yardımcı olur, böylece modeller "benim dizüstü bilgisayarımda çalıştı" durumunda takılıp kalmaz. MLOps ise eksik olan bağlantıyı sağlar: izleme, kayıt defterleri, işlem hatları ve geri alma işlemleri sayesinde sistem tekrarlanabilir ve sürdürülebilir kalır.

Bulut bilişimde yapay zekanın tipik iş akışı, veriden üretime kadar

Yaygın bir iş akışı şöyledir: Veriler bulut depolama alanına iner, özelliklere işlenir, ardından modeller ölçeklenebilir işlem gücünde eğitilir. Daha sonra, bir API uç noktası, toplu iş, sunucusuz kurulum veya Kubernetes hizmeti aracılığıyla dağıtım yapılır. Son olarak, gecikme, sapma ve maliyet izlenir ve ardından yeniden eğitim ve daha güvenli dağıtımlarla iyileştirmeler yapılır. Gerçek işlem hatlarının çoğu, bir kez gönderim yapmak yerine sürekli olarak döngü halinde çalışır.

SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Databricks ve Kubernetes arasında seçim yapmak

Seçiminizi ekibinizin gerçekliğine göre yapın, "en iyi platform" pazarlama söylemlerine göre değil. Yönetilen makine öğrenimi platformları (SageMaker/Vertex AI/Azure ML), eğitim işleri, uç noktalar, kayıt defterleri ve izleme ile ilgili operasyonel sorunları azaltır. Databricks genellikle, makine öğrenimini işlem hatlarına ve analitiklere yakın tutmak isteyen veri mühendisliği ağırlıklı ekipler için uygundur. Kubernetes maksimum kontrol ve özelleştirme sağlar, ancak güvenilirlik, ölçeklendirme politikaları ve bir şeyler bozulduğunda hata ayıklama da size aittir.

Günümüzde yapay zeka bulut kurulumlarında en sık görülen mimari kalıplar

Sürekli olarak dört kalıp göreceksiniz: hız için yönetilen makine öğrenimi platformları, veri odaklı kuruluşlar için lakehouse + makine öğrenimi, kontrol için Kubernetes üzerinde konteynerleştirilmiş makine öğrenimi ve "dahili bilgilerimizi güvenli bir şekilde kullanmak" için RAG (geri alma ile güçlendirilmiş üretim). RAG genellikle bulut depolamada belgeler, gömülü veriler + vektör deposu, bir geri alma katmanı ve günlük kaydı içeren erişim kontrolleri içerir. Seçtiğiniz kalıp, yönetişim ve operasyon olgunluğunuza uygun olmalıdır.

Ekipler bulut yapay zeka modellerini nasıl dağıtıyor: REST API'leri, toplu işler, sunucusuz mimari veya Kubernetes

REST API'ler, ürün gecikmesinin önemli olduğu durumlarda gerçek zamanlı tahminler için yaygındır. Toplu çıkarım, özellikle sonuçların anında alınması gerekmediğinde, planlı puanlama ve maliyet verimliliği için mükemmeldir. Sunucusuz uç noktalar, ani trafik artışları için iyi çalışabilir, ancak soğuk başlatmalar ve gecikmeye dikkat edilmelidir. Kubernetes, ince taneli ölçeklendirme ve platform araçlarıyla entegrasyon gerektiğinde idealdir, ancak operasyonel karmaşıklığı artırır.

Yapay zeka sistemlerinin sağlıklı kalması için üretimde nelere dikkat edilmeli?

En azından gecikme süresini, hata oranlarını ve tahmin başına maliyeti izleyerek güvenilirlik ve bütçenin görünür kalmasını sağlayın. Makine öğrenimi tarafında ise, model altında gerçekliğin ne zaman değiştiğini yakalamak için veri kaymasını ve performans kaymasını izleyin. Özellikle kullanıcıların yaratıcı bir şekilde düşmanca davranabileceği üretken kullanım durumları için uç durumları ve kötü çıktıları kaydetmek de önemlidir. İyi bir izleme, modeller gerilediğinde geri alma kararlarını da destekler.

Bulut yapay zeka maliyetlerini performanstan ödün vermeden düşürmek

Yaygın bir yaklaşım, gereksinimi karşılayan en küçük modeli kullanmak ve ardından toplu işleme ve önbellekleme ile çıkarımı optimize etmektir. Otomatik ölçeklendirme yardımcı olur, ancak "esnek"in "sınırsız harcama" haline gelmemesi için sınırlamalara ihtiyaç duyar. Eğitim için, işleriniz kesintilere toleranslıysa, spot/öncelikli hesaplama çok tasarruf sağlayabilir. Uç nokta ve özellik başına maliyeti izlemek, sistemin yanlış bölümünü optimize etmenizi önler.

Bulutta yapay zeka ile ilgili en büyük güvenlik ve uyumluluk riskleri

En büyük riskler, kontrolsüz veri erişimi, zayıf gizlilik yönetimi ve kimin neyi eğittiği ve dağıttığına dair eksik denetim izleridir. Üretken yapay zeka, komut istemi enjeksiyonu, güvenli olmayan çıktılar ve hassas verilerin günlüklerde görünmesi gibi ek sorunlar yaratır. Birçok işlem hattı, ortam izolasyonuna (geliştirme/hazırlık/üretim) ve komut istemleri, çıktılar ve çıkarım günlükleri için net politikalara ihtiyaç duyar. En güvenli kurulumlar, yönetişimi lansman haftası yaması olarak değil, temel bir sistem gereksinimi olarak ele alır.

Referanslar

  1. Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) - SP 800-145 (Son Sürüm) - csrc.nist.gov

  2. Google Cloud - Yapay Zeka için GPU'lar - cloud.google.com

  3. Google Cloud - Cloud TPU dokümantasyonu - docs.cloud.google.com

  4. Amazon Web Services (AWS) - Amazon S3 (nesne depolama) - aws.amazon.com

  5. Amazon Web Services (AWS) - Veri gölü nedir? - aws.amazon.com

  6. Amazon Web Services (AWS) - Veri ambarı nedir? - aws.amazon.com

  7. Amazon Web Services (AWS) - AWS Yapay Zeka Hizmetleri - aws.amazon.com

  8. Google Cloud - Google Cloud Yapay Zeka API'leri - cloud.google.com

  9. Google Cloud - MLOps Nedir? - cloud.google.com

  10. Google Cloud - Vertex Yapay Zeka Model Kayıt Defteri (Giriş) - docs.cloud.google.com

  11. Red Hat - REST API Nedir? - redhat.com

  12. Amazon Web Services (AWS) Dokümantasyonu - SageMaker Toplu Dönüştürme - docs.aws.amazon.com

  13. Amazon Web Services (AWS) - Veri ambarı, veri gölü ve veri pazarı karşılaştırması - aws.amazon.com

  14. Microsoft Learn - Azure ML kayıt defterleri (MLOps) - learn.microsoft.com

  15. Google Cloud - Google Cloud Storage'a genel bakış - docs.cloud.google.com

  16. arXiv - Geri Alma Destekli Üretim (RAG) makalesi - arxiv.org

  17. Amazon Web Services (AWS) Dokümantasyonu - SageMaker Sunucusuz Çıkarım - docs.aws.amazon.com

  18. Kubernetes - Yatay Pod Otomatik Ölçeklendirme - kubernetes.io

  19. Google Cloud - Vertex AI toplu tahminleri - docs.cloud.google.com

  20. Amazon Web Services (AWS) Dokümantasyonu - SageMaker Model İzleme Aracı - docs.aws.amazon.com

  21. Google Cloud - Vertex AI Model İzleme (Model izleme kullanımı) - docs.cloud.google.com

  22. Amazon Web Services (AWS) - Amazon EC2 Spot Örnekleri - aws.amazon.com

  23. Google Cloud - Öncelikli Sanal Makineler - docs.cloud.google.com

  24. Amazon Web Services (AWS) Dokümantasyonu - AWS SageMaker: Nasıl Çalışır (Eğitim) - docs.aws.amazon.com

  25. Google Cloud - Google Vertex AI - cloud.google.com

  26. Microsoft Azure - Azure Makine Öğrenimi - azure.microsoft.com

  27. Databricks - Databricks Lakehouse - databricks.com

  28. Snowflake Dokümantasyonu - Snowflake Yapay Zeka Özellikleri (Genel Bakış Kılavuzu) - docs.snowflake.com

  29. IBM - IBM watsonx - ibm.com

  30. Google Cloud - Cloud Doğal Dil API dokümantasyonu - docs.cloud.google.com

  31. Snowflake Dokümantasyonu - Snowflake Cortex Yapay Zeka Fonksiyonları (Yapay Zeka SQL) - docs.snowflake.com

  32. MLflow - MLflow Takip Sistemi - mlflow.org

  33. MLflow - MLflow Model Kayıt Sistemi - mlflow.org

  34. Google Cloud - MLOps: Makine öğreniminde sürekli teslimat ve otomasyon işlem hatları - cloud.google.com

  35. Amazon Web Services (AWS) - SageMaker Özellik Mağazası - aws.amazon.com

  36. IBM - IBM watsonx.governance - ibm.com

En Yeni Yapay Zeka Ürünlerini Resmi Yapay Zeka Asistanı Mağazasında Bulun

Hakkımızda

Bloga geri dön