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 Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) gibi kurumlar tarafından tanımlandığı gibi altyapının değişen ihtiyaçlara göre verimli bir şekilde ölçeklendirilmesine olanak tanır. Bu yaklaşım, modern Yapay Zeka (AI) gelişiminin merkezinde yer almaktadır.
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 Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) veya Microsoft Azure gibi büyük bulut sağlayıcılarının isteğe bağlı teknoloji hizmetlerinden yararlanabilirler. Temel avantajlar şunlardır:
- Ölçeklenebilirlik: GPU 'lar veya TPU 'lar gibi bilgi işlem kaynaklarını, karmaşık derin öğrenme (DL) modellerini eğitmek veya değişken çıkarım trafiğini yönetmek gibi ML iş yüklerinin taleplerine göre kolayca yukarı veya aşağı ölçeklendirin.
- Maliyet Etkinliği: Kullandıkça öde fiyatlandırma modelleri, donanım için büyük sermaye harcamaları ihtiyacını ortadan kaldırarak kullanıcıların yalnızca kullandıkları işlem süresi ve depolama için ödeme yapmalarına olanak tanır ve model eğitimi ve dağıtımı için maliyetleri optimize eder.
- Erişilebilirlik: İnternet bağlantısı olan her yerden güçlü bilgi işlem kaynaklarına ve özel donanımlara erişerek işbirliğini kolaylaştırmak ve bireylerin ve daha küçük kuruluşların aşağıdaki gibi araçları kullanarak büyük ölçekli yapay zeka projeleri üstlenmelerini sağlamak PyTorch veya TensorFlow.
- Yönetilen Hizmetler: Bulut sağlayıcıları veritabanları, veri depolama(veri gölleri), MLOps işlem hatları ve model dağıtımı için yönetilen hizmetler sunarak geliştirme ekipleri üzerindeki operasyonel yükü azaltır. Burada belgelenmiş çeşitli dağıtım seçeneklerini bulabilirsiniz.
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 son teknoloji modellerin eğitimi Ultralytics YOLO genellikle önemli hesaplama gücü ve büyük veri kümeleri (örneğin, COCO veri kümesi) gerektirir. Bulut platformları, yüksek performanslı GPU veya TPU kümelerine erişim sağlayarak araştırmacıların ve mühendislerin modelleri haftalar veya aylar yerine saatler veya günler içinde verimli bir şekilde eğitmelerini sağlar. Ultralytics HUB Cloud Training gibi hizmetler, altyapı yönetimini soyutlayarak kullanıcıların kendi özel veri kümelerini kullanarak model geliştirmeye odaklanmalarını sağlar.
- Ölçeklenebilir Yapay Zeka Hizmetleri Dağıtımı: Bir makine öğrenimi modeli eğitildikten sonra, yeni veriler üzerinde tahminler yapmak(çıkarım) için konuşlandırılması gerekir. Bulut platformları, ölçeklenebilir barındırma çözümleri sunarak modellerin değişen sayıda isteği karşılayabilen API'ler olarak dağıtılmasına olanak tanır. Örneğin, video akışlarını analiz etmek için gerçek zamanlı bir nesne algılama hizmeti, temel bilgi işlem kaynaklarını talebe göre otomatik olarak ölçeklendirebilir ve trafik yönetimi veya perakende analizi gibi uygulamalar için tutarlı performans sağlar. Bulut dağıtımından yararlanan çeşitli Ultralytics Bilgisayarla Görme Çözümlerini keşfedin.
Bulut Bilişim ve İlgili Terimler
Bulut bilişimi ilgili kavramlardan ayırmak faydalı olacaktır:
- Uç Bilişim: Bulut bilişim merkezi veri merkezlerine dayanırken, uç bilişim verileri kaynağa daha yakın bir yerde, yerel cihazlarda veya uç sunucularda işler. Bu da gecikme süresini ve bant genişliği kullanımını azaltarak otonom araçlar veya endüstriyel otomasyon gibi anında yanıt vermenin kritik olduğu gerçek zamanlı uygulamalar için uygun hale getirir. Bulut ve uç genellikle hibrit modellerde birlikte çalışır. Burada uç bilişim ilkeleri hakkında daha fazla bilgi edinin. Ultralytics modelleri uç cihazlara dağıtılabilir.
- Sunucusuz Bilgi İşlem: Sunucusuz bilişim, bulut sağlayıcısının sunucuların tahsisini ve sağlanmasını dinamik olarak yönettiği bulut altyapısının üzerine inşa edilmiş bir yürütme modelidir. Geliştiriciler, altta yatan altyapıyı yönetmeye gerek kalmadan işlevlerde ( AWS Lambda veya Google Cloud Functions gibi) kod yazar ve dağıtır. Genellikle olay güdümlü uygulamalar ve mikro hizmetler için kullanılır ve geleneksel bulut hizmetlerini tamamlar.
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 sağlıktan tarıma kadar 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 (CSA) gibi kuruluşlar tarafından desteklenen bulut altyapısı tarafından desteklenen yapay zeka trendleri ve çözümleri hakkında içgörüler için Ultralytics Blog 'a göz atın. Ayrıntılı kılavuzlar için Ultralytics belgelerini de inceleyebilirsiniz.
TR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
VI
