Son aylarda, tüm sektörü dönüştüren ChatGPT, Bard ve LLaMA gibi Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) alanında kayda değer ilerlemelere tanık olduk. LLM’lerin gelişimine dair içgörü edinmek için GPT-4 nedir ve Neden Önemlidir? yazısını okuyun.
Open Assistant, Dolly 2.0, StableLM ve diğer açık kaynak projelerin ortaya çıkışı, ChatGPT’nin yetenekleriyle yarışan, ticari lisanslı LLM’leri beraberinde getirdi. Bu da teknik uzmanlığa sahip kişilerin LLM’leri bulut tabanlı platformlarda veya yerel sunucularda ince ayar yapıp dağıtma fırsatına sahip olduğu anlamına geliyor. Bu erişilebilirlik, LLM kullanımını demokratikleştirerek daha geniş bir kullanıcı kitlesinin potansiyellerinden yararlanmasını sağladı.
En son modellerin erişimi daha açık hale geldikçe, LLM’ler için en uygun dağıtım stratejisini belirleme zamanı geldi. Bunu başarmak için LLM’leri bulut tabanlı ya da yerel sunucularda çalıştırmanın artılarını ve eksilerini tartmak kritik önem taşır.
Bulutta LLM Kullanmanın Artıları
Bulutta büyük dil modelleri kullanmanın bazı faydalarına bakalım:
Ölçeklenebilirlik
LLM’lerin eğitimi ve dağıtımı kapsamlı hesaplama kaynakları ve veri depolama gerektirir. Bazen eğitim süreçleri, yalnızca talep üzerine ölçeklenebilir kaynaklar sunan bulut hizmetleriyle karşılanabilecek şekilde, birden fazla üst düzey GPU örneği talep eder.
Maliyet etkinliği
Büyük dil modellerini çalıştıracak üst düzey donanımdan yoksunsanız, bulutu tercih etmek daha uygun maliyetli bir çözüm olabilir. Bulut hizmetlerinde yalnızca kullandığınız kaynaklar için ödeme yaparsınız ve çoğu zaman GPU’lar ile CPU’lar daha uygun fiyatlarla sunulur.
Kullanım kolaylığı
Bulut platformu, makine öğrenimi modellerini oluşturma, eğitme ve dağıtma süreçlerini büyük ölçüde kolaylaştıran bir dizi API, araç ve dil çerçevesi sunar.
Yönetilen hizmetler
Bulut sağlayıcıları, altyapının kurulumu, bakımı, güvenliği ve optimizasyonundan sorumludur; böylece kullanıcılar için operasyonel yükü önemli ölçüde azaltırlar.
Önceden eğitilmiş modeller
Bulut platformları artık, özel veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılabilen ve buluta zahmetsizce dağıtılabilen en güncel, önceden eğitilmiş büyük dil modellerine erişim sağlar. Bu, uçtan uca bir makine öğrenimi boru hattı oluşturmak için oldukça yararlı olabilir.
12 GPT-4 Açık Kaynak Alternatifi yazısını okuyarak dil teknolojilerindeki diğer popüler açık kaynak gelişmeler hakkında bilgi edinin.
Araçlar ve önceden eğitilmiş modeller sunan bulut platformlarının listesine göz atın:
- NVIDIA: NeMo Large Language Models (LLM) Cloud Service
- Hugging Face: Inference Endpoints
- AWS: Amazon Titan
- MosaicML: Inference
- Paperspace: Makine Öğrenimi için tasarlanmış GPU bulutu
Bulutta LLM Kullanmanın Eksileri
Elbette, her teknolojide olduğu gibi, bulutta büyük dil modelleri kullanmanın bazı dezavantajları da vardır:
Kontrol kaybı
Bulut tarafından yönetilen ML hizmeti kullanırken altyapı ve uygulama üzerinde daha az kontrol ve görünürlük sahibi olursunuz.
Satıcıya bağımlılık
LLM’leri bir bulut platformunda eğittiyseniz, bunları farklı bir platforma taşımak zor olacaktır. Ayrıca tek bir bulut sağlayıcısına tamamen bağımlı olmak, özellikle politika ve fiyat dalgalanmalarına ilişkin doğası gereği riskler barındırır.
Veri gizliliği ve güvenliği
Verileriniz dünya genelindeki çeşitli bölgelerde bulunan bulut sağlayıcısının sunucularında barındırılır; dolayısıyla verilerinizi güvende tutmaları için onlara güvenmek zorundasınız.
Yüksek maliyetler
LLM’leri ölçekli şekilde eğitmek ve çalıştırmak hâlâ oldukça pahalı olabilir. Zamanla hesaplama ve depolama kaynaklarının maliyetleri birikebilir.
Ağ gecikmesi
Bulutta çalışan modellerle iletişimde bazı gecikmeler yaşanır; bu da gerçek zamanlı uygulamalar için daha az ideal bir durum oluşturur.
Bulut bilişime yeni misiniz? Veri Bilimciler için Bulut Bilişim ve Mimari yazısını okuyarak veri bilimi çözümlerini canlı ortama nasıl alacağınızı öğrenin.
LLM’leri Yerelde Çalıştırmanın Artıları
Artık büyük dil modellerini bulutta çalıştırmanın artılarını ve eksilerini incelediğimize göre, aynı noktaları yerelde çalıştırma açısından ele alalım. Artılar şunlardır:
Daha fazla kontrol
Hizmeti çalıştırmak için kullandığınız donanım, eğitilmiş model, veri ve yazılım üzerinde daha fazla denetime sahipsiniz. Belirli düzenlemelere uyacak şekilde yapılandırabilir, eğitim ve çıkarım sürecini optimize edebilir ve LLM’lerin performansını iyileştirebilirsiniz.
Daha düşük maliyetler
Gerekli donanıma zaten sahipseniz, yerelde çalıştırmak bulut maliyetlerini ödemekten daha ucuz olabilir.
Daha düşük gecikme
Büyük bir dil modelini yerelde çalıştırmak, gecikme açısından belirgin avantajlar sunarak bir istekte bulunma ile model yanıtını alma arasındaki süreyi azaltabilir. Bu, özellikle gerçek zamanlı yanıtlara yoğun şekilde bağımlı olan sohbet botları veya canlı çeviri hizmetleri gibi uygulamalarda önemlidir.
Daha fazla gizlilik
LLM’leri yerelde eğitip çalıştırarak verileriniz ve modelleriniz üzerinde gelişmiş bir kontrol elde eder, hassas bilgileri korumak için sağlam güvenlik önlemleri oluşturabilirsiniz.
LLM’leri Yerelde Çalıştırmanın Eksileri
Büyük dil modellerini yerelde çalıştırmanın bazı dezavantajları şunlardır:
Daha yüksek ilk maliyetler
Büyük dil modellerini çalıştırmak için yerel sunucular kurmak, üst düzey donanım ve yazılımdan yoksunsanız maliyetli olabilir.
Karmaşıklık
LLM’leri yerelde çalıştırmak zorlayıcı, zaman alıcıdır ve operasyonel yük getirir. Birçok hareketli parça vardır; hem yazılımı hem de altyapıyı kurup bakımını yapmanız gerekir.
Sınırlı ölçeklenebilirlik
Talep üzerine yukarı veya aşağı ölçekleyemezsiniz. Birden fazla LLM’i çalıştırmak, tek bir makinede mümkün olandan daha fazla hesaplama gücü gerektirebilir.
Kullanılabilirlik
Yerel sunucular daha az dayanıklıdır. Sistem arızaları durumunda LLM’lerinize erişim tehlikeye girer. Öte yandan bulut platformları birden çok yedeklilik katmanı sunar ve daha düşük kesinti süreleri sergiler.
Önceden eğitilmiş modellere erişim
İnce ayar ve dağıtım için en son, son teknoloji büyük dil modellerine erişim sizin için her zaman hazır olmayabilir.
Yeni yapay zeka düzenlemeleri hakkında bilgi edinmek ve yeni nesil yapay zekânın potansiyel tehlikeleriyle başa çıkmak için ChatGPT ve Yapay Zekâ Düzenlemelerinin Geleceği yazısını okuyun.
LLM’ler için Dağıtım Stratejisi Seçerken Dikkate Alınacak Faktörler
Ölçeklenebilirlik ihtiyaçları
Halihazırda kaç kullanıcınız var ve gereksinimleri karşılamak için kaç model çalıştırmanız gerekiyor? Ayrıca, modeli iyileştirmek için verileri kullanmayı planlıyor musunuz? Bu bilgiler, bulut tabanlı bir çözümün gerekip gerekmediğini belirleyecektir.
Veri gizliliği ve güvenlik gereksinimleri
Kullanıcı mahremiyeti ve veri korumasının en önemli olduğu bir alanda mı faaliyet gösteriyorsunuz? Katı veri gizliliği yasaları veya kurumsal politikalar var mı? Cevabınız evet ise, şirket içi bir çözüm geliştirmek gereklidir.
Maliyet kısıtları
Sınırlı bir bütçeyle çalışıyor ve görevi kaldırabilecek donanıma erişiminiz varsa, modelleri yerelde çalıştırmak daha uygun maliyetli olabilir.
Kullanım kolaylığı
Daha düşük teknik becerilere sahipseniz veya ekibiniz sınırlıysa, modelleri dağıtmak ve yönetmek zor olabilir. Bu gibi durumlarda bulut platformları, süreci basitleştiren tak-çalıştır araçlar sunarak işi daha erişilebilir ve yönetilebilir kılar.
En yeni modellere ihtiyaç
Büyük Dil Modellerine erişiminiz var mı? Bulut platformları genellikle en yeni, son teknoloji modellere erişim sağlar ve mevcut en ileri yeteneklerden yararlanmanızı mümkün kılar.
Öngörülebilirlik
Şirket içi altyapının maliyetini yönetebilirsiniz. Bu, bulut hizmetlerini kullanmanın değişken maliyetlerinin aksine, bütçeyi öngörmenize olanak tanır.
Satıcıya bağımlılık sorunları
Şirket içi altyapı, satıcıya bağımlılık riskini azaltır ancak daha fazla öz bakım gerektirir.
Ağ gecikmesine tolerans
Uygulamanız gerçek zamanlı yanıtlar ve daha düşük gecikme gerektiriyorsa, hedeflenen performansı elde etmek için yerel kurulum en uygun seçimdir.
Ekip uzmanlığı
Ekibiniz bulut araç ve hizmetlerine zaten aşinaysa, bulut seçeneğini tercih etmek ideal seçimdir. Yeni bir çözüm uygulamak ve yeni araçlar öğrenmek; zaman, para ve insan kaynağı açısından maliyet çıkarabilir.
Sonuç
Bu yazıda, LLM’leri bulutta çalıştırmanın ve yerelde çalıştırmanın artılarını ve eksilerini ele aldık. LLM’ler için en uygun dağıtım stratejisi; LLM’in boyut ve karmaşıklığına, uygulamanın özel gereksinimlerine, bütçeye ve güvenlik ile gizlilik ihtiyaçlarına bağlıdır.
Kısacası,
- Bütçe kısıtları olan veya daha fazla kontrolü tercih eden işletmeler LLM’leri yerelde çalıştırmayı seçebilir.
- LLM dağıtımında sadeleşmiş çözümler ve kullanım kolaylığı arayan işletmeler Bulut’u tercih edebilir.
Son karar size aittir. İyi bilgilendirilmiş bir karara varmadan önce her yaklaşımın artılarını ve eksilerini dikkatle değerlendirip tartmak kritik öneme sahiptir.
Bu konuda bilginizi genişletmek isterseniz, Özel Bulut vs. Genel Bulut: Hangisini Seçmeli? makalesine göz atın.
