Kurs
Üretken Yapay Zeka Kavramları
2 sa
121.1K
2023'ün başından bu yana, ChatGPT ve diğer heyecan verici yeni üretken yapay zekâ araçları hakkında çok şey duyduk. ChatGPT, etkileyici derecede yetenekli bir sohbet odaklı yapay zekâ uygulaması olarak dünyayı kasıp kavurdu. Ancak bu, üretken yapay zekâ inovasyonunun yeni dalgasının yalnızca başlangıcıydı.
ChatGPT'nin lansmanından sonraki aylarda, benzer büyük dil modellerinden yararlanarak yenilikçi uygulamalar geliştiren pek çok yeni girişim ve şirket gördük. ChatPDF gibi araçlar belgelerle doğal bir şekilde konuşmayı mümkün kılıyor ve AutoGPT, karmaşık görevleri otomatikleştirmek için ajan tabanlı mimariler kullanıyor. Görünüşe göre her gün, gerçek dünya sorunlarını yaratıcı yollarla çözmek için yeni bir üretken yapay zekâ uygulaması piyasaya çıkıyor.
Peki bu güçlü sistemler gerçekte nasıl inşa ediliyor? Ve siz kendi ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış bir sohbet yapay zekâsı oluşturabilir misiniz?
Bu blogda, yapay zekâ uygulamaları geliştirmek için yedi temel üretken yapay zekâ aracını gözden geçirecek ve bunları etkili şekilde inşa etmenin yollarını öğreneceğiz.
Yapay zekâ okuryazarlığının neden bu kadar önemli olduğunu merak ediyor musunuz? Ayrı rehberimizi inceleyin.
7 Temel Üretken Yapay Zekâ Aracı
Bu üretken yapay zekâ araçları; büyük dil modellere erişim, modelleri ince ayar ve eğitim, büyük dil modeli operasyonları (LLMOps) yürütme, belgeleri indeksleme ve depolama, izleme, model eğitimi ve servis etme ile web uygulamaları geliştirme gibi yetenekler sunar.
1. OpenAI
OpenAI'nin API’si, geliştiricilerin kullanımı için gelişmiş yapay zekâ modelleri sunar. GPT modelleriyle metin üretebilir, embedding’lerle benzer metinleri bulabilir, Whisper ile konuşmayı metne dönüştürebilir ve DALL-E modelleriyle görseller oluşturabilirsiniz.
OpenAI’nin API’si, uygulamanız için büyük dil ve görme modellerine kolay erişim sağlar. Altyapı kurmanıza ya da modelinizi dağıtıp izlemenize gerek yoktur. OpenAI’nin API’leri ve diğer geliştirici araçlarıyla, herkesin baştan sona bir yapay zekâ girişimi kurması kolaydır.
OpenAI’nin üretken modellerine curl veya Python API üzerinden erişebilirsiniz. OpenAI API Python kopya kâğıdı, tüm model türlerine erişim için ayrıntılı talimatlar sağlar ve Python’da OpenAI API kullanımı eğitimimiz daha fazla ayrıntı sunar.
2. Transformers
Transformers Python kitaplığı ve Hugging Face platformları, açık kaynak makine öğrenimi topluluğunun gelişiminde kritik bir rol oynadı.
Transformers ile saniyeler içinde veri kümelerine ve modellere ücretsiz erişebilirsiniz. Transformers Python kitaplığı, büyük dil modellerini yeni veri kümelerinde kolayca ince ayar yapmayı da mümkün kılar.
Modelinizi Hugging Face’e yükleyebilir ve tıpkı OpenAI API gibi kullanabilirsiniz. Hugging Face, ölçeklenebilir uygulamalar için kurumsal çözümler de sunar.
OpenAI gibi üçüncü taraf API’lere güvenmek yerine, daha fazla kontrol ve güvenlik sağlayan kendi üretken yapay zekâ modelinizi oluşturabilirsiniz.
Hugging Face’e yeniyseniz, temel bilgileri öğrenmek için Transformers ve Hugging Face Kullanımına Giriş eğitimimizi okuyun.
3. LangChain
LangChain, GPT-4 gibi büyük dil modelleriyle güçlendirilmiş uygulamalar oluşturmayı kolaylaştıran açık kaynaklı bir çerçevedir. Modüler bir arayüz, istem yönetimi, bağlam yönetimi, VectorStore’lar, birden çok model ve aracı zincirleme, yapay zekâ ajanları ve önde gelen LLM’lere erişim sunar.
LangChain, kullanıcıların OpenAPI ve diğer LLM’leri kullanarak kolayca yapay zekâ uygulamaları geliştirmesine imkân tanıyan bir ekosistemdir. Kullanıcılar yalnızca birkaç satır kodla sohbet botları, otomatik yapay zekâ ve akıllı uygulamalar oluşturabilir. Kullanım kolaylığı ve hızlı geliştirme kabiliyetleri nedeniyle yapay zekâ alanında popüler bir araçtır. LangChain ile LLM Uygulamaları Geliştirme eğitimini izleyerek örnek kod üzerinden temel özelliklerini anlayabilirsiniz.
4. Pinecone
Pinecone, yüksek boyutlu veriler kullanan makine öğrenimi uygulamaları için optimize edilmiş yönetilen bir vektör veritabanıdır. Geleneksel veritabanlarından farklı olarak, Pinecone gibi vektör veritabanları, verilerin karmaşık, çok boyutlu vektör gösterimlerini depolamak ve analiz etmek için optimize edilmiştir.
Pinecone, PDF belgeleri, Markdown dosyaları ve diğer metin verilerini dil modelinize entegre etmenize olanak tanıyan bir depolama sistemidir. Bu, genelleştirilmiş yanıtlar yerine kişiselleştirilmiş yanıtlar üretmenizi sağlar.
Pinecone’un Vektör Veritabanlarında Ustalaşma eğitimini inceleyerek yüksek boyutlu ve yapılandırılmamış verileri verimli bir şekilde nasıl ele alacağınızı öğrenin.
Pinecone dışında, ChromaDB’yi de inceleyebilirsiniz. Kayıt gerektirmeyen ve uygulamanızla sorunsuz çalışan, kendi kendini yöneten açık kaynaklı bir veritabanıdır.
5. Weights & Biases
Weights & Biases, makine öğrenimi geliştiricileri için deneyleri izleme, sonuçları görselleştirme ve modelleri optimize etme platformudur. Metrik kaydı, model eğitiminin görselleştirilmesi, deneylerin yeniden üretimi, veri versiyonlama ve ekip çalışması için hafif bir araçtır.
W&B, denemeler ve içgörüler yoluyla geliştiricilerin daha iyi ML modelleri inşa etmesine yardımcı olur. Platform, model izleme ve dil uygulamaları için tasarlanmış bir LLMOps araç seti sunar.
W&B’yi, üretken yapay zekâ modellerinin eğitim ve üretim sırasındaki performansını takip etmek için kullanabilirsiniz. Bireysel olarak, ücretsiz bir bulut sunucusu kullanabilir veya kendi sunucunuzu çalıştırabilirsiniz.
Weights & Biases’e yeniyseniz, makine öğrenimi deneylerinizi nasıl yapılandıracağınızı, kaydedeceğinizi ve analiz edeceğinizi öğrenmek için Makine Öğrenimi Deneyleri: Weights & Biases’e Giriş rehberine göz atın.
Üretimde büyük dil modellerini izlemek için WhyLabs, langkit adlı açık kaynak bir araç seti geliştirdi; bu araç, istemlerden ve yanıtlardan sinyaller çıkararak güvenliği sağlar.
6. BentoML
BentoML, geliştiricilerin ve veri bilimcilerin yapay zekâ ürünlerini hızlı ve verimli şekilde oluşturup dağıtmasını sağlayan güçlü bir çerçevedir. BentoML ile, önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini üretime entegre etmek kesintisiz hâle gelir ve kullanıcılara dakikalar içinde değer sunabilirsiniz.
BentoML, LLM operasyonlarını, dağıtımı, ince ayarı, servis etmeyi ve izlemeyi basitleştirmek için tasarlanmış bentoml/OpenLLM sunar. OpenLLM; StableLM, Falcon, Dolly ve daha birçok son teknoloji LLM’yi ve model çalışma zamanını destekler. OpenLLM ve BentoML ile büyük bir dil modelini dağıtın eğitimini izleyerek birkaç dakika içinde modelinizi nasıl oluşturup servis edeceğinizi öğrenin.
7. Gradio
Gradio, makine öğrenimi demolarının geliştirilmesini basitleştirme ve hızlandırma yeteneği sayesinde yapay zekâ topluluklarında önemli ölçüde popülerlik kazanan güçlü bir araçtır. Çeşitli yapay zekâ web uygulamaları, sohbet botları ve dil uygulamaları oluşturmak için basit ve modüler bir yaklaşım sunar; bu da onu birçok geliştirici için başvurulan bir çözüm hâline getirir.
Benzer şekilde, Streamlit, Üretken Yapay Zekâ için web uygulamaları oluşturmayı basitleştiren Gradio’ya bir alternatiftir.
Üretken yapay zekâ modelinizi dağıtmadan önce, Gradio demoları oluşturmanız, toplulukla paylaşmanız ve geri bildirim almanız önerilir. Bu, daha iyi uygulamalar geliştirmenize yardımcı olacaktır. Ayrıca, modellerinizi hızlıca test etmek ve paydaşları etkilemek için bir kullanıcı arayüzü olarak da kullanabilirsiniz.
Üretken Yapay Zekâ Araçları Manzarası kopya kâğıdına başvurarak Üretken Yapay Zekâ modelleri üzerine inşa edilen araçları görebilirsiniz.
Özet Tablosu: Üretken Yapay Zekâ Araçları, Kullanım Alanları ve Alternatifler
| Araç | Birincil kullanım alanı | Alternatifler |
|---|---|---|
| OpenAI API | Metin üretimi, embedding’ler, konuşmadan metne, görsel üretimi için önceden eğitilmiş modeller. Tak-çalıştır türünde kolay yapay zekâ çözümleri. | Hugging Face (daha fazla kontrol ve ince ayar için) |
| Hugging Face | Çeşitli uygulamalar (NLP, bilgisayarlı görü vb.) için açık kaynaklı modellerin ince ayarı ve kullanımı. Modeller üzerinde daha fazla kontrol. | OpenAI API (basitlik ve önceden eğitilmiş modeller için) |
| LangChain | Zincirleme, ajanlar ve bağlam yönetimi gibi araçlarla LLM’ler tarafından desteklenen uygulamalar (ör. sohbet botları, akıllı belge asistanları) geliştirme. | OpenAI API (daha basit sohbet botu uygulamaları için) |
| Pinecone | Yapay zekâ uygulamaları için ölçekli şekilde vektör embedding’lerini depolama ve sorgulama (ör. belge arama, öneri sistemleri). | ChromaDB (açık kaynak, kendi kendini yöneten vektör veritabanı) |
| ChromaDB | Embedding ve vektör arama için kendi kendini yöneten vektör veritabanı. Açık kaynak çözüm arayan geliştiriciler için ideal. | Pinecone (tam yönetilen ve ölçeklenebilir vektör veritabanı) |
| Weights & Biases (W&B) | Makine öğrenimi deneylerini izleme, modelleri optimize etme ve üretimde performansı takip etme. Büyük ölçekli LLMOps için ideal. | WhyLabs (LLM izleme ve güvenlik sağlama için) |
| BentoML | Makine öğrenimi modellerini ölçekli şekilde dağıtma. Üretim ortamları için oluşturulmuş, bir dizi son teknoloji modeli destekler. | Gradio (daha basit web tabanlı demolar ve hızlı prototipleme için) |
| Gradio | ML modelleri için web arayüzleri oluşturma, prototipleme ve teknik olmayan kullanıcılarla hızlıca yapay zekâ demoları paylaşma. | Streamlit (yapay zekâ demoları ve uygulamaları oluşturmak için başka bir araç) |
Üretken Yapay Zekâ Uygulamaları Geliştirme İpuçları
Uygun maliyetli, güvenli, uyumlu ve kararlı bir Üretken Yapay Zekâ uygulamasını başarıyla oluşturmak için bazı ipuçlarını keşfedelim.
1. Net bir hedefle başlayın
Hangi tür Üretken Yapay Zekâ uygulamasını geliştirmek istediğinize ve bununla hangi sorunu çözmeye çalıştığınıza karar vermelisiniz. Net bir hedef, size zaman ve para kazandırır.
2. Doğru araçları seçin
Doğru üçüncü taraf API’leri, modeller, entegrasyonlar, MLOps, izleme ve otomasyon araçlarını seçtiğinizden emin olun. Uygulamanız için çalışan doğru araçları seçmek, projenin başarısı açısından kritik öneme sahiptir.
3. LLMOps kritik öneme sahiptir
Yapay zekâ yönergelerine uymanız ve modellerinizi üretimde izlemeniz ve bakımını yapmanız gerekir. LLMOps’a odaklanarak operasyonel maliyetleri azaltabilir ve son kullanıcılara kararlı ve güvenli bir ürün sunabilirsiniz.
4. Güvenlik yönergelerini izleyin
Olası istem enjeksiyonlarını, veri sızıntılarını ve diğer kötü niyetli davranışları tespit edip analiz edin. Endüstri standartlarını karşılamak ve hukuki sorunlardan kaçınmak için kullanıcı tarafından sağlanan istemlerde sıkı girdi doğrulaması ve temizleme uygulayın.
5. Modellerinizi çevrimdışı test edin
Dağıtımdan önce, LLM’lerinizi doğruluk ve diğer performans metrikleri açısından çevrimdışı test edin.
6. Sınırlı yeteneklerle küçük başlayın.
Tam teşekküllü bir yapay zekâ platformu kurmak yerine, basit bir sohbet botu özelliğiyle başlayın; ardından dosya yükleme, görsel oluşturma gibi yeni yetenekleri düzenli olarak ekleyin.
7. Model altyapısı
LLMOps oldukça maliyetli olabilir; bu nedenle uygulamanız için bulut hizmetlerini seçmeden önce bir maliyet analizi yapın. Şirketler genellikle bellek ve hesaplama gereksinimlerinin farkında olmadıkları için para kaybeder.
8. Modelinizi üretimde izleyin
Performans düşüşü, önyargı ve kötüye kullanım olup olmadığını kontrol edin. Hazır bir geri alma planınız olsun.
Üretken Yapay Zekâ ile Yaratıcılığın Kilidini Açın rehberini okuyarak yapay zekâ tarafından oluşturulan modellerin yardımıyla sanat, müzik ve edebiyatı keşfedin.
Sonuç
Üretken yapay zekâ, daha önce erişilemeyen yenilikçi uygulamalar geliştirmek için heyecan verici bir sınırı temsil ediyor. Doğru araçlar ve düşünceli bir yaklaşımla, geliştiricilerin artık parmaklarının ucunda muazzam bir yaratıcı potansiyel var. DALL-E 2 ve ChatGPT gibi önceden eğitilmiş modeller, çarpıcı sentetik görseller, insan benzeri metinler ve daha fazlasını üretme olanağını açtı.
MLOps çerçeveleri, önyargıları ve performansı izlerken üretken modelleri araştırmadan üretime taşımaya yardımcı olur. Teknoloji olgunlaştıkça, daha sezgisel arayüzlerin ortaya çıkması beklenir.
Veri gizliliği, güvenlik ve toplumsal etkiler konusunda temkinli olmamız gerekse de, üretken yapay zekâ işletmelerin gerçekten yenilikçi ve değerli deneyimler sunmasını mümkün kılma potansiyeline sahiptir ve olasılıkları keşfetmeye daha yeni başladık.
Artık temel araçlar hakkında bilgi edindiğinize göre, Üretken Yapay Zekâ projenizi geliştirmeye başlama zamanı. İlham almak için şu bloga göz atın: Üretken Modeller ve Açık Kaynak Araçlarla İnşa Edilmiş 5 Proje.
SSS
Bu üretken yapay zekâ araçlarını kullanmak için ileri düzey teknik becerilere ihtiyacım var mı?
Gerekli değil. OpenAI’nin API’si, Hugging Face ve Gradio gibi bu araçların birçoğu, temel kodlama becerilerine sahip geliştiriciler için bile erişilebilir olacak şekilde tasarlanmıştır. LangChain ve BentoML gibi açık kaynaklı çerçeveler de büyük dil modelleri (LLM’ler) ile çalışmanın birçok yönünü basitleştirir. Bununla birlikte, Python ve makine öğrenimi kavramlarına dair temel bir anlayışa sahip olmak bu araçlardan en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır. Yeni başlıyorsanız, eğitimleri takip etmek ve topluluk kaynaklarından yararlanmak öğrenme eğrisini daha yönetilebilir kılabilir.
Bu araçlar ücretsiz mi, yoksa ödeme yapmam gerekir mi?
Bahsedilen araçların birçoğu, örneğin Hugging Face Transformers, LangChain ve Gradio, peşin maliyet olmadan başlamanıza olanak tanıyan ücretsiz katmanlar sunar. Ancak, gelişmiş özellikler, kurumsal düzeyde altyapı veya yoğun kullanım ücretli planlar gerektirebilir. Örneğin, OpenAI’nin API’si kullandıkça öde modelini sunar; belirli sınırlar dahilinde ücretsiz olabilir. Bulut tabanlı dağıtımda (ör. AWS üzerinde Pinecone veya BentoML) depolama, hesaplama kaynakları veya yapılan istekler temelinde maliyetlere de katlanabilirsiniz.
Projem için hangi üretken yapay zekâ aracını seçmeliyim?
Doğru aracı seçmek proje gereksinimlerinize bağlıdır. Bir sohbet botu veya sohbet odaklı yapay zekâ geliştiriyorsanız, OpenAI’nin API’si veya LangChain en uygun seçenek olabilir. Belge indeksleme ve vektör tabanlı sorgulama içeren projeler için Pinecone veya ChromaDB daha uygundur. Model takibi ve deneylere odaklanıyorsanız, Weights & Biases güçlü bir seçenektir. Emin değilseniz, önce çözdüğünüz sorunu tanımlayın, ardından eğitim, LLMOps yönetimi veya web uygulaması dağıtımı gibi ihtiyaç duyduğunuz özellikleri sunan araçları değerlendirin.
Sertifikalı bir veri bilimcisi olarak, yenilikçi makine öğrenimi uygulamaları oluşturmak için en son teknolojileri kullanmaya büyük ilgi duyuyorum. Konuşma tanıma, veri analizi ve raporlama, MLOps, konuşma yapay zekası ve NLP alanlarında güçlü bir geçmişe sahip olarak, gerçek bir etki yaratabilecek akıllı sistemler geliştirme becerilerimi geliştirdim. Teknik uzmanlığımın yanı sıra, karmaşık kavramları açık ve özlü bir dille ifade etme yeteneğine sahip, becerikli bir iletişimciyim. Sonuç olarak, veri bilimi konusunda aranan bir blog yazarı oldum ve giderek büyüyen veri profesyonelleri topluluğuyla görüşlerimi ve deneyimlerimi paylaşıyorum. Şu anda, içerik oluşturma ve düzenlemeye odaklanıyorum. Büyük dil modelleriyle çalışarak, hem işletmelerin hem de bireylerin verilerinden en iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olabilecek güçlü ve ilgi çekici içerikler geliştiriyorum.
Konular
