Bulut bilişim, sunucular, depolama, veritabanları, ağ, yazılım, analitik ve istihbarat dahil olmak üzere bilişim hizmetlerini İnternet üzerinden sunan ve genellikle "bulut" olarak adlandırılan dönüştürücü bir teknolojidir. Bu model, kullanıcıların yalnızca tükettikleri hizmetler için ödeme yapmalarına olanak tanıyarak daha hızlı inovasyon, esnek kaynaklar ve ölçek ekonomileri sağlar. Temel makine öğrenimi (ML) kavramlarına aşina olan bireyler için bulut bilişim, fiziksel donanıma önemli bir ön yatırım yapmadan model geliştirmek, eğitmek ve dağıtmak için güçlü ve erişilebilir bir platform sağlar. İşletme maliyetlerini düşürür ve NIST gibi kurumlar tarafından tanımlandığı gibi altyapının değişen ihtiyaçlara göre verimli bir şekilde ölçeklendirilmesine olanak tanır.
Temel Kavramlar ve Faydalar
Bulut bilişim, özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi görevleri için faydalı olan yoğun kaynak gerektiren uygulamalara erişimi ve bunların dağıtımını basitleştirir. Kullanıcılar fiziksel veri merkezlerini yönetmek yerine AWS, Google Cloud veya Azure gibi bulut sağlayıcılarının isteğe bağlı teknoloji hizmetlerinden yararlanabilirler. Temel avantajlar şunlardır:
- Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümelerini veya değişken çıkarım yüklerini işlemek için çok önemli olan bilgi işlem kaynaklarını proje taleplerine göre kolayca yukarı veya aşağı ölçeklendirin.
- Maliyet Etkinliği: Kullandıkça öde fiyatlandırma modelleri, donanım için büyük sermaye harcamalarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.
- Erişilebilirlik: Makine öğrenimi görevlerini hızlandırmak için gerekli olan GPU 'lar ve TPU'lar gibi özel donanımlar da dahil olmak üzere güçlü bilgi işlem kaynaklarına erişim elde edin.
- Esneklik: Temel depolama ve bilgi işlemden gelişmiş makine öğrenimi platformlarına ve API'lere kadar çok çeşitli hizmetler arasından seçim yapın.
- Daha Hızlı İnovasyon: Altyapı yönetimi yerine model geliştirmeye odaklanarak dağıtım döngüsünü hızlandırın.
Yapay Zeka/ML Uygulamalarında Bulut Bilişim
Bulut bilişim, gerekli altyapı ve araçları sağlayarak modern yapay zeka ve makine öğrenimi iş akışlarının temelini oluşturmaktadır. İşte iki örnek:
- Büyük Ölçekli Model Eğitimi: gibi sofistike modelleri eğitmek Ultralytics YOLO genellikle muazzam hesaplama gücü ve büyük veri kümeleri gerektirir. Bulut platformları, talep üzerine yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına erişim sunar. Ultralytics HUB Cloud Training gibi hizmetler, kullanıcıların pahalı donanımlara sahip olmadan, birden fazla GPU veya TPU'da dağıtılmış eğitim yeteneklerinden yararlanarak modelleri verimli bir şekilde eğitmelerine olanak tanır.
- Ölçeklenebilir Çıkarım Hizmetlerini Dağıtma: Bir model eğitildikten sonra, gerçek zamanlı nesne algılama gibi gerçek dünya uygulamaları için dağıtılması, ölçeklenebilir ve güvenilir bir altyapı gerektirir. Bulut sağlayıcıları, modelleri gelen trafiğe göre otomatik olarak ölçeklendirebilen API uç noktaları olarak barındırmak için yönetilen hizmetler sunarak tutarlı performans ve kullanılabilirlik sağlar. Bulut ortamlarına uygun çeşitli model dağıtım seçeneklerini keşfedin.
Bulut Bilişim ve İlgili Terimler
Bulut bilişimi ilgili kavramlardan ayırmak faydalı olacaktır:
- Uç Bilişim: Bulut bilişim merkezi veri merkezlerine dayanırken, uç bilişim IoT cihazları veya yerel sunucular gibi kaynağa daha yakın verileri işler. Bu yaklaşım gecikmeyi en aza indirerek otonom sistemler gibi anında yanıt gerektiren uygulamalar için idealdir. Ancak bulut bilişim, uçta mümkün olmayan büyük ölçekli veri toplama ve karmaşık hesaplamalarda üstündür. Uç bilişim ilkeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
- Sunucusuz Bilişim: Bulut bilişimin bir alt kümesi olan sunucusuz bilişim, sunucu yönetimini tamamen soyutlar. Geliştiriciler kodu işlevler olarak dağıtır ve bulut sağlayıcısı talebe göre kaynak tahsisini ve ölçeklendirmeyi otomatik olarak gerçekleştirir (ör. AWS Lambda). Sunucusuz, olay odaklı uygulamalar için dağıtımı basitleştirirken, geleneksel bulut bilişim, özel ML iş yükleri için gerekli olabilecek temel altyapı üzerinde daha fazla kontrol sunar.
Sonuç
Bulut bilişim, yapay zeka ve makine öğrenimi geliştirme ve dağıtımı için esnek, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir temel sağlar. Araştırmacılar ve geliştiriciler, bulut kaynaklarından yararlanarak Ultralytics tarafından sunulanlar gibi gelişmiş modellerin oluşturulmasını ve uygulanmasını hızlandırabilir ve çeşitli sektörlerde yeniliği teşvik edebilir. İster karmaşık algoritmaları eğitmek, ister çıkarım hizmetlerini dağıtmak veya büyük veri kümelerini yönetmek için olsun, bulut temel araçlar ve altyapı sunar. Sorunsuz model yönetimi ve eğitimi için Ultralytics HUB 'ı keşfedin veya Cloud Native Computing Foundation (CNCF) ve Cloud Security Alliance gibi kuruluşlar tarafından desteklenen bulut altyapısı tarafından desteklenen AI trendleri ve çözümleri hakkında içgörüler için Ultralytics Blog 'a göz atın. Ultralytics'in çeşitli iş ihtiyaçlarına göre uyarlanmış Bilgisayarla Görme Çözümlerini keşfedin.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
