En İyi 9 Yapay Zeka Altyapı Şirketi ve Uygulaması
Birçok kuruluş yapay zekaya büyük yatırımlar yapıyor, ancak projelerin çoğu ölçeklenebilirlik konusunda başarısız oluyor. Yapay zeka kavram kanıtlarının yalnızca %10-20'si tam olarak kullanıma geçiyor. 1
Bunun en önemli nedenlerinden biri, mevcut sistemlerin büyük veri kümelerinin, gerçek zamanlı işlemenin veya karmaşık makine öğrenimi modellerinin taleplerini karşılayacak şekilde donatılmamış olmasıdır. Yapay zeka iş stratejisinde daha merkezi bir rol oynadıkça, altyapı sınırlamaları girişimlerin üretime geçip geçmeyeceğini giderek daha fazla belirlemektedir.
En iyi 9 yapay zeka altyapı şirketini, temel bileşenlerini ve yapay zeka iş yüklerini etkili bir şekilde desteklemek için gerekenleri keşfedin:
Kurumsal yapay zeka altyapısının temel bileşenleri
Her bir yapay zeka altyapı katmanının ve pazar liderinin açıklamasını inceleyin. Gelirler veya çalışan sayısı hakkında kamuya açık verilerin bulunduğu durumlarda, pazar liderini belirlemek için bu veriler kullanılmıştır:
1. Hesapla
Hesaplama katmanı, büyük ölçekli model eğitimi ve çıkarımı için gereken yüksek düzeyde paralel iş yüklerini destekler.
- Yapay zeka çip üreticileri, yapay zeka iş yüklerine özel olarak tasarlanmış işlemciler geliştiriyor. Bu çipler, sinir ağı eğitimi ve çıkarım gibi görevler için işlem hacmini ve enerji verimliliğini en üst düzeye çıkarmaya odaklanıyor.
- NVIDIA, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve yapay zeka iş yüklerinin hızlandırılması için gerekli olan matris ve vektör hesaplamaları için GPU'lar geliştiriyor.
- Bulut sağlayıcıları, yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için özel donanımlar da dahil olmak üzere, bilgi işlem ve depolama kaynaklarına isteğe bağlı erişim sunar. Şirketlerin bilgi işlem ihtiyaçlarını ölçeklendirmelerini ve yerel donanım satın alma veya bakımını yapma zorunluluğu olmadan yapay zeka modellerini üretime dağıtmalarını sağlarlar.
- Amazon Web Services : AWS, NVIDIA GPU'ya ek olarak, bulut altyapısında eğitim ve çıkarım için Trainium ve Inferentia işlemcileri de sağlar.
- GPU bulut platformları, yapay zeka iş yükleri için GPU tedarikinde uzmanlaşmıştır.
- Önde gelen bir GPU bulut hizmeti olan Coreweave, kısa süre önce NASDAQ'da halka arz edildi.
2. Veriler
Yapay zeka altyapısı, modellere temiz ve ilgili girdiler sağlamak için iyi yönetilen veri işlem hatlarına ihtiyaç duyar. Veri katmanı, makine öğrenimi iş akışları için veri toplama, dönüştürme, analiz ve depolamayı destekler.
- Veri yönetimi ve analitik platformları: Kurumsal verilerin düzenlenmesi, meta verilerle zenginleştirilmesi, yönetilmesi ve analiz edilmesi gerekir. Ancak bu şekilde, makine öğrenimi modellerinin eğitilmesi için değerli bir kaynak haline gelebilir.
- Kurumsal odaklı çözümüyle Snowflake, işletmelerin verilerini düzenlemelerine ve yapay zeka için veri kaynaklarını belirlemelerine olanak tanır.
- İnsan geri bildiriminden pekiştirmeli öğrenme (RLHF) ve diğer veri etiketleme hizmetleri: Veri etiketleme, yapay zeka modellerinin mevcut veri kümelerinden öğrenmesine yardımcı olur.
- Scale AI, modelleri insan tercihleriyle uyumlu hale getirmek için açıklama eklenmiş veri kümeleri ve değerlendirme geri bildirimi sağlar. Bu veriler, doğrusal öğrenme modellerinin (LLM) eğitiminde çok önemlidir.
- Web veri altyapısı: Genel web, yapay zeka eğitimi ve çıkarımı için kullanılan en büyük veri kaynağıdır. Birçok üretken yapay zeka modeli, genel web'den alınan veriler üzerinde eğitilir veya ince ayar yapılır ya da çıkarım sırasında gerçek zamanlı, kesintisiz web erişimine ihtiyaç duyar.
- Bright Data, bir web veri altyapı platformudur. Ajanların web'de arama yapması, tarama yapması ve gezinmesi için veri kümeleri, web kazıma API'leri , proxy'ler , uzaktan tarayıcılar ve otomasyon yetenekleri sunar .
3. Model
Model katmanı, yapay zeka modelleri için mimarileri, eğitim mekanizmalarını ve dağıtım süreçlerini içerir. Bu katman, doğrusal dil işleme (LLM) ve yapay zeka video sistemleri gibi çeşitli uygulamalarda deneme, optimizasyon ve izleme olanağı sağlar.
- Büyük Dil Modelleri ( LLM'ler ): OpenAI büyük dil modelleri aracılığıyla üretken yapay zekanın benimsenmesini hızlandırmada önemli bir rol oynadı.
- Büyük Çok Modlu Modeller ( LMM'ler ): Çok modlu modeller, yüksek boyutlu girdileri ve zamansal farkındalığı işlemeyi gerektirir. Google DeepMind'ın Veo'su, eylem tanıma ve video özetleme görevleri için video yapay zeka modellerinin geliştirilmesine öncülük ediyor.
- MLOps platformları, model takibi, test edilmesi ve üretim ortamına aktarılmasını destekler. Hugging Face (HF), model sürümleme, test etme ve ortamlar arası dağıtım için araçlar ve depolar sunar.
Model katmanı, Python gibi programlama dillerinden Pytorch gibi paketlere ve DataRobot gibi veri bilimi platformlarına kadar birçok platformu içerir. Tüm sektörü değil, seçilmiş birkaç sektörü ele aldık.
Sınırlamalar
Bu, kurumsal bir alıcının bakış açısından sektörün genel görünümüdür. Her sektörün arkasında, ona tedarik sağlayan diğer sektörler bulunur. Örneğin, bilgi işlem segmentinde, NVIDIA çip üretimini TSMC'ye dış kaynak olarak yaptırır; TSMC ise çip üretim ekipmanlarının önemli bir kısmını ASML'ye dış kaynak olarak yaptırır.
Doğru yapay zeka altyapısıyla geliştirebileceğiniz genel yapay zeka uygulamaları
Etkin bir yapay zeka altyapısı, kuruluşların yapay zeka uygulamalarını ne kadar hızlı deneyebileceğini, dağıtabileceğini ve ölçeklendirebileceğini belirler. Doğru donanım ve yazılım bileşenleri kombinasyonuyla, veri bilimciler karmaşık yapay zeka iş yüklerini destekleyebilir, veri korumasını sağlayabilir ve büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleyebilir.
1. Yapay zekâ ajanları
Yapay zekâ ajanları , algılama, akıl yürütme ve karar verme yeteneklerini birleştirerek görevleri otonom veya etkileşimli olarak yerine getirirler.
Yapay zekâ ajanlarının geliştirilmesi, entegre donanım ve yazılımın yanı sıra hassas verilerin güvenli bir şekilde yönetilmesini gerektirir.
- Kurumsal temsilciler, dahili destek taleplerini yönetir veya dokümantasyon iş akışlarını otomatikleştirir.
- Geliştirici aracıları, büyük dil modellerini kullanarak kod üretimi ve hata ayıklama konusunda yardımcı olur.
- Satış için yapay zekâ destekli temsilciler, müşteri verilerine dayanarak kişiselleştirilmiş iletişim stratejileri geliştirebilir.
2. RAG işlem hatları
Bilgi edinmeyi üretken yapay zeka ile birleştiren Geri Alma Destekli Üretim (RAG) , model çıktılarının doğruluğunu ve alaka düzeyini artırır.
RAG işlem hatları, hızlı veri erişimi, verimli veri işleme çerçeveleri ve ölçeklenebilir depolama çözümleri gerektirir.
- Kurumsal arama araçları, belgeleri almak ve özetler oluşturmak için RAG işlem hatlarını kullanır.
- Müşteri destek sistemleri, bağlamı dikkate alan yanıtlar sunmak için bilgi edinmeyi üretken yanıtlarla birleştirir.
- Hukuk alanındaki yapay zeka araçları, ilgili emsal kararları veya düzenlemeleri bulup açıklıyor.
3. Çıkarım odaklı altyapı
Çıkarım iş yükleri hızla artarken, tüm veri merkezi iş yüklerinin yaklaşık yarısını oluşturmaları bekleniyor. 2 Bu büyüme, altyapı talebini büyük, merkezi eğitim kümelerinden, son kullanıcılara daha yakın konumlandırılmış dağıtılmış bölgesel veri merkezlerine doğru kaydırıyor.
Bu değişimi desteklemek için, altyapının GPU öncelikli tasarımlardan çıkarım odaklı süreçlere doğru kayması bekleniyor. 3
Çıkarım odaklı altyapı genellikle şu alanlarda kullanılır:
- Gerçek zamanlı yapay zeka uygulamalarına hizmet veren bölgesel veri merkezleri.
- Büyük ölçekli yapay zeka hizmetlerini uygun maliyetle yürüten kurumsal platformlar.
- Konuşma tabanlı yapay zeka, öneri sistemleri ve arama gibi gecikmeye duyarlı kullanım durumları.
Alana özgü uygulamalar
4. Doğal dil işleme
Doğal dil işleme (NLP) modelleri özetleme, sınıflandırma ve dil üretimi gibi görevleri yerine getirir. Bu modeller büyük veri kümeleri üzerine kuruludur ve ölçeklenebilir bilgi işlem ortamlarına ihtiyaç duyar.
Bu uygulamalar, verimli veri alımı, depolama ve yüksek işlem hacmine bağlıdır.
- Sohbet botları ve sanal asistanlar, soruları yanıtlamak ve görevleri yerine getirmek için önceden eğitilmiş dil modellerini kullanır.
- Makine çeviri sistemleri, çok dilli içeriği işlemek için paralel işlem yeteneklerine dayanır.
- Üretken yapay zeka modelleri, genellikle gelişmiş derin öğrenme mimarileri kullanılarak eğitilerek yeni içerikler oluşturur.
5. Tahmine dayalı analiz
Tahmine dayalı analiz, veri eğilimlerini inceler ve gelecekteki olayları tahmin eder. Bu modeller güçlü veri yönetimi ve yapılandırılmış yapay zeka iş akışları gerektirir.
Yapay zeka altyapısı, büyük ölçekte model eğitimini desteklemeli ve mevcut sistemlerle güvenli bir şekilde entegre olmalıdır.
- Lojistikte modeller , teslimat sürelerini tahmin eder ve rota optimizasyonu yapar.
- Finans sektöründe , makine öğrenimi modelleri dolandırıcılık kalıplarını belirler ve riski değerlendirir.
- Sağlık sektöründe , tahmine dayalı modeller, geçmiş verileri kullanarak hastaların sonuçlarını tahmin eder.
6. Tavsiye sistemleri
Öneri sistemleri, kişiselleştirilmiş içerik veya ürün önerileri oluşturmak için kullanıcı verilerini kullanır. Yeni davranışlara uyum sağlamak için sürekli olarak yeniden eğitilmeleri gerekir.
Bu sistemler, büyük ölçekte gerçek zamanlı çıkarım yapabilmek için özel donanım ve bulut altyapısı gerektirir.
- Yayın platformları, videoları izlenme geçmişine göre sıralar.
- E-ticaret motorları, satın alma verilerine dayanarak ürün önerilerinde bulunur.
- Reklam platformları, dönüşüm oranını artırmak için içerik dağıtımını optimize eder.
7. Siber güvenlik için yapay zeka
Yapay zeka, kalıpları tanıma ve anormallik tespiti kullanarak siber güvenlik tehditlerini belirlemeye ve bunlara yanıt vermeye yardımcı olur.
Bu kullanım senaryoları, gelişmiş güvenlik önlemlerine, yüksek hızlı veri alımına ve model eğitim altyapısına dayanmaktadır.
- Saldırı tespit sistemleri, yapay zeka algoritmaları kullanarak ağ etkinliğini izler.
- Uç nokta koruma sistemleri, kötü amaçlı yazılımları tespit etmek için makine öğrenimi modelleri kullanır.
- Kimlik doğrulama sistemleri, kullanıcı davranışlarına ve erişim modellerine dayanarak riski değerlendirir.
8. Bilimsel araştırma ve simülasyon
Bilimsel yapay zeka uygulamaları simülasyonu, hipotez testini ve hızlandırılmış keşfi destekler. Bu projeler genellikle çok büyük hesaplama kaynakları gerektirir.
- İlaç keşfi platformları, derin öğrenme kullanarak moleküler etkileşimleri simüle eder.
- İklim modelleri, uzun vadeli tahminler için büyük miktarda çevresel veriyi analiz eder.
- Malzeme bilimi, simülasyon verilerine dayanarak potansiyel bileşikleri belirlemek için yapay zekayı kullanır.
Fiziksel dünyadaki uygulamalar
9. Bilgisayar görüşü
Bilgisayar görüşü modelleri, görsel verileri tespit etmek, bölümlere ayırmak veya sınıflandırmak için görüntüleri ve videoları işler. Gerçek zamanlı görsel analiz gerektiren sektörlerde kullanılırlar. Bu uygulamalar, verileri verimli bir şekilde yönetmek için tensör işlem birimlerinden ve dağıtılmış dosya sistemlerinden faydalanır.
- Tıbbi görüntüleme uygulamaları, taramalardaki desenleri tespit etmek için yapay zeka modelleri kullanır.
- Gözetim sistemleri nesne takibi ve anormallik tespiti gerçekleştirir.
- Üretimde kullanılan kalite kontrol araçları, makine öğrenimi görevlerini kullanarak kusurları tespit eder.
10. Otonom sistemler
Otonom sistemler, bağımsız olarak çalışmak ve değişen ortamlara yanıt vermek için yapay zekayı kullanır. Düşük gecikmeli işlemeye ve büyük ölçekli veri işlemeye ihtiyaç duyarlar.
Bu yapay zeka sistemleri, geleneksel merkezi işlem birimleri tarafından genellikle desteklenmeyen yüksek hesaplama gereksinimlerine bağlıdır.
- Otonom araçlar, sensör girdilerini yorumlamak ve kararlar almak için yapay zeka modelleri kullanır.
- Drone'lar navigasyon ve hedef tanıma için makine öğrenimi tabanlı iş yüklerini kullanır.
- Depo robotları, gerçek zamanlı nesne tespiti ve konumlandırma prensibine göre çalışır.
SSS'ler
Yapay zeka altyapısı, yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesini ve uygulanmasını sağlayan temel sistemler ve teknolojileri ifade eder.
Üç ana bileşenden oluşur: yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak için gereken işlem gücünü (örneğin, GPU'lar, TPU'lar) sağlayan hesaplama; yapay zeka sistemlerinin dayandığı büyük veri hacimlerini toplamak, depolamak ve hazırlamak için kullanılan araçları ve işlem hatlarını içeren veri; ve verilerden öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için kullanılan yapay zeka algoritmaları ve çerçevelerini ifade eden model.
Bu unsurlar, yapay zeka uygulamalarının etkili bir şekilde oluşturulması, ölçeklendirilmesi ve yönetilmesi için temel oluşturmaktadır.
Eksiksiz bir yapay zeka iş akışı, altyapıdan daha fazlasını içerir. Yapay zeka altyapısını destekleyen temel adımlar şunlardır:
1. Veri alımı
Yüksek kaliteli veri toplamak, makine öğreniminin ilk adımıdır. Altyapı, sürekli ve yüksek hızlı veri alımını desteklemelidir.
Veriler dahili kayıtlardan, sensörlerden veya kamuya açık kaynaklardan gelebilir.
Model eğitiminden önce temizlik ve dönüştürme işlemleri gereklidir.
2. Model eğitimi
Eğitim, özel donanıma ve büyük veri kümelerine erişim gerektirir. Eğitim süresi, yapay zeka geliştirme hızını doğrudan etkiler.
GPU'lar ve TPU'lar, makine öğrenimi modellerinin daha hızlı eğitilmesini sağlar.
Dağıtılmış eğitim, işlemenin birden fazla makineye bölünmesine olanak tanır.
3. Doğrulama ve test etme
Modellerin doğruluğunu teyit etmek için ayrı veri kümeleri üzerinde testler yapılır. Testler, üretim aşamasındaki hata riskini azaltmaya yardımcı olur.
Model performansını değerlendirmek için ölçütler kullanılır.
Kötü sonuçlar veri sorunlarını veya modelin aşırı uyumunu gösterebilir.
4. Dağıtım
Dağıtım, modeli gerçek dünya ortamına taşır. Yapay zeka modellerini gerçek iş görevlerine uygulamak için güvenilir dağıtım gereklidir.
Konteyner araçları ve orkestrasyon yazılımları , paketleme ve dağıtım süreçlerine yardımcı olur.
İzleme araçları, model performansını takip eder ve sapmaları tespit eder.
Ölçeklenebilirlik ve esneklik: Yapay zeka iş yükleri giderek artan miktarda veri üretir ve artan işlem gücü gerektirir. Altyapının daha büyük veri kümelerini ve daha karmaşık modelleri barındıracak şekilde ölçeklenebilmesi gerekir. Bulut ortamları, kaynakların dinamik olarak tahsis edilmesini sağlar ve çeşitli makine öğrenimi çerçevelerini ve dağıtım modellerini destekler.
Güvenlik ve uyumluluk: Güvenlik hususları tasarım aşamasında başlamalıdır. Temel kontroller arasında şifreleme, erişim kısıtlamaları ve otomatik denetim kayıtları yer alır. GDPR ve HIPAA gibi düzenlemelere uyumluluk, veri yerleşimi, izin yönetimi ve etkinlik takibini destekleyecek bir altyapı gerektirir.
Mevcut sistemlerle entegrasyon: Yapay zeka platformları, mevcut BT sistemleriyle birlikte çalışmalıdır. Dikkatli bir entegrasyon olmadan, kuruluşlar veri siloları ve süreç verimsizlikleri oluşturma riskiyle karşı karşıya kalırlar. API'ler, veri bağlayıcıları ve ara yazılımlar, farklı ortamlar arasında sorunsuz veri alışverişi ve uyumluluk sağlamaya yardımcı olur.
Geleceğe yönelik hazırlık ve verimlilik: Yapay zeka altyapısı, araçlarda ve modellerde meydana gelen hızlı değişimlere uyum sağlayabilmelidir. Modüler mimari, kademeli yükseltmeleri destekler. Düşük güç tüketimli donanım ve optimize edilmiş soğutma dahil olmak üzere verimli kaynak kullanımı, maliyetleri düşürmeye ve sistem ömrünü uzatmaya yardımcı olur.
Güçlü bir yapay zeka altyapısının uygulanması hem teknik hem de planlama zorluklarını içerir.
GPU'lar, TPU'lar ve yüksek hızlı ağ iletişimi için bulut erişilebilirliği düşüktür.
Eski sistemlerle entegrasyon, özel geliştirme gerektirebilir.
Büyük miktarda hassas veriyle çalışırken veri yönetimi karmaşık bir süreçtir.
Yasal standartlara uyum, sürekli güncellemeler ve denetimler gerektirir.
Bulut altyapısı:
1. İhtiyaç duyulduğunda geniş hesaplama kaynaklarına erişim sağlar.
2. Fiziksel donanım satın almaya kıyasla ilk maliyetleri düşürür.
3. Kısa vadeli veya değişen iş yükleri için hızlı ölçeklendirmeyi destekler.
Şirket içi altyapı:
1. Veri ve işlem kaynakları üzerinde daha fazla kontrol imkanı sunar.
2. Gizlilik veya uyumluluk kuralları sıkı olan uygulamalar için gerekli olabilir.
3. Sürekli veya uzun vadeli işlem gücü talebi için daha uygundur.
Not: Bazı kuruluşlar farklı ihtiyaçlara uygun hibrit yaklaşımlar kullanmaktadır.
Referans Linkleri
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.