Ultralytics Platform üzerinde yapay zeka eğitimi için bulut GPU'su nasıl seçilir

Last month, we introduced Ultralytics Platform, an end-to-end environment designed to streamline the entire computer vision workflow, from dataset management to model training and deployment. Ultralytics Platform brings together everything needed to build and scale vision AI models into a single and unified experience.

Bu iş akışının önemli bir parçası, sinir ağlarının doğru tahminler yapmak için verilerden kalıpları öğrendiği model eğitimidir ve doğru hesaplama kaynaklarına erişim burada kritik bir rol oynar. Daha önce, Ultralytics Platform'un bulut grafik işlem birimi (GPU) destekli model eğitimini nasıl desteklediğini inceledik; bu, kullanıcıların yerel altyapıyı yönetmeden bilgisayarlı görü modelleri eğitmelerine olanak tanır.

Güçlü NVIDIA GPU'lara isteğe bağlı erişim sayesinde öğrenciler ve girişimlerden araştırmacılara ve büyük kuruluşlara kadar kullanıcılar, yapay zeka iş yüklerini her zamankinden daha verimli bir şekilde çalıştırabilirler. Bulut eğitimine başlamak kolay olsa da, doğru GPU'yu seçmek veri kümesi boyutu, model karmaşıklığı ve maliyet gibi faktörleri değerlendirmeyi gerektirir.

Bugün mevcut olan, uygun maliyetli RTX GPU'lardan yüksek performanslı NVIDIA H100 ve yeni nesil Blackwell donanımına kadar geniş seçenek yelpazesiyle, doğru yapılandırmayı seçmek hem model geliştirme hem de maliyet üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir.

Bu makalede, Ultralytics Platform üzerinde bilgisayarlı görü için bulut GPU eğitimine ve iş yükün için doğru donanımı nasıl seçeceğine bakacağız. Başlayalım!

Ultralytics Platform'da bulut eğitimine genel bakış

Ultralytics Platform üzerinde bulut eğitimi için bir GPU'nun nasıl seçileceğine girmeden önce, bir adım geri çekilip bulut eğitiminin nasıl çalıştığına bakalım.

Bulut GPU eğitimi nedir?

Bulut GPU eğitimi, kendi yerel donanımına veya iş istasyonuna güvenmek yerine, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerini eğitmek için bulut bilişim ortamında barındırılan GPU'ların kullanılması anlamına gelir. Ultralytics Platform'da bu, kendi kurulumuna ihtiyaç duymadan güçlü GPU'lara isteğe bağlı erişmene ve eğitim işlerini uzaktan çalıştırmana olanak tanır.

Bu, kaynaklarını iş yüküne göre ölçeklendirmeyi kolaylaştırır. Sistemin yetenekleriyle sınırlı kalmadan, gerektiğinde daha güçlü GPU'lar seçebilir veya kapasiteni artırabilirsin. Bunu, gerektiğinde ölçekleyebileceğin uzak veri merkezlerindeki güçlü makinelere veya düğümlere erişmek gibi düşünebilirsin.

Ayrıca pahalı donanım kurma ve bakım ihtiyacını da ortadan kaldırır. GPU satın almak, sürücü yüklemek veya uyumluluk sorunlarıyla uğraşmak zorunda kalmazsın.

Ultralytics Platform, kaynakların sağlanmasından ortam kurulumuna, orkestrasyona ve eğitim işlerinin çalıştırılmasına kadar her şeyi yönetilen bulut hizmetleri aracılığıyla halleder, böylece sen modellerini eğitmeye, denemeye ve geliştirmeye odaklanabilirsin.

Ultralytics Platform'da model eğitimi nasıl çalışır?

Ultralytics Platform'da GPU hızlandırmalı eğitim iş akışı basittir. Veri kümeni çeşitli yollarla getirerek başlayabilirsin.

Kendi verilerini yükleyebilir, platformda bulunan herkese açık veri kümelerini kullanabilir veya mevcut çalışmaların üzerine inşa etmek için topluluk tarafından paylaşılan veri kümelerini kopyalayabilirsin. Bir veri kümesini kopyalamak, çalışma alanında bir kopya oluşturur ve orijinali değiştirmeden düzenleyip genişletmene olanak tanır.

Bir veri kümesi seçtikten sonra, her şeyin düzgün bir şekilde yapılandırıldığından emin olmak için görsellerini ve açıklamalarını gözden geçirebilir ve düzenleyebilirsin. Platform ayrıca nesne algılama, segmentasyon ve sınıflandırma gibi görevler için verileri etiketlemeni sağlayan veya yapay zeka destekli özelliklerle süreci hızlandıran yerleşik etiketleme araçları içerir.

Şekil 1. Ultralytics Platform içinde bir veri kümesini görüntüleme (Kaynak)

Ardından, eğitim çalışmalarını yönetmek için bir proje seçebilir veya oluşturabilirsin. Projeler, modelleri düzenlemene ve karşılaştırmana, performans metriklerini izlemene ve ilgili deneyleri tek bir yerde tutmana yardımcı olur.

Oradan, bir model seçtiğin, parametreleri yapılandırdığın ve performans ve bütçe ihtiyaçlarına göre bir GPU seçtiğin bulut eğitimine geçebilirsin. Platform, altta yatan bulut altyapısını senin için yönetir.

Seçilen GPU örneğini hazırlar, veri kümeni hazırlar ve eğitim işini bulutta çalıştırır. Eğitim ilerledikçe, kurulum, CUDA ortamları, PyTorch veya TensorFlow gibi çerçeveleri veya donanımı yönetmene gerek kalmadan metrikleri, günlükleri ve sistem performansını gerçek zamanlı olarak izleyebilirsin.

Ultralytics Platform'daki önemli GPU eğitimi özellikleri

İşte Ultralytics Platform'daki bulut GPU eğitiminin bazı önemli özellikleri:

• Tek tıkla eğitim: Eğitim işlerini minimum kurulumla başlat ve karmaşık yapılandırmalar olmadan veri kümesinden model eğitimine hızla geç.
• İsteğe bağlı GPU'lar: İhtiyaçlarına göre çeşitli GPU seçeneklerinden seçim yap ve uzun vadeli taahhütler olmadan kaynakları gerektiği gibi ölçeklendir.
• Gerçek zamanlı izleme: Eğitim ilerlemesini canlı grafikler ve günlüklerle takip et ve GPU kullanımı ile bellek gibi sistem metriklerini gerçek zamanlı olarak görüntüle.
• Otomatik kontrol noktaları: Eğitim ilerlemesi düzenli aralıklarla kaydedilir, bu da gerekirse işe devam etmeyi veya kurtarmayı kolaylaştırır.
• Kolay dağıtım: Eğitim tamamlandığında, eğitilmiş modellerini dağıtabilir ve bunları paylaşılan çıkarım API'leri, özel uç noktalar aracılığıyla veya harici sistemlerde kullanım için dışa aktararak uygulamalarda veya iş akışlarında kullanabilirsin. Bu dağıtım seçenekleri, düşük gecikmeli çıkarımı mümkün kılar ve video analitiği, otomasyon sistemleri ve etkileşimli yapay zeka çözümleri gibi gerçek zamanlı uygulamalara güç vermeyi sağlar.

Ultralytics Platform içindeki farklı bulut GPU seçenekleri

Platformda eğitimin nasıl çalıştığını gördüğümüze göre, mevcut farklı GPU seçeneklerine bakalım. Seçtiğin GPU, modelinin ne kadar hızlı eğitileceğini, ne kadar iyi performans göstereceğini ve ne kadara mal olacağını etkileyebilir.

Ultralytics Platform, RTX 2000 Ada ve RTX A4500 gibi seçeneklerle başlayan, RTX 4000 Ada, RTX A5000, RTX 3090 ve RTX A6000 gibi GPU'larla devam eden ve RTX 4090 ve RTX PRO 6000 gibi daha güçlü seçeneklere kadar uzanan geniş bir GPU yelpazesi sunar.

Şekil 2. Ultralytics Platform tarafından desteklenen farklı GPU seçeneklerine bir örnek (Kaynak)

Çoğu kullanıcı için RTX PRO 6000 dengeli bir varsayılan seçimdir. Çok fazla ayar gerektirmeden çeşitli iş yüklerinde güvenilir performans sunar. RTX 4090, fiyatına göre güçlü performans sunan bir diğer popüler seçenektir.

Hızlı deneyler, prototipleme veya hafif veri kümeleriyle çalışma gibi daha küçük görevler için RTX 2000 Ada ve RTX A4500 gibi GPU'lar başlamak için iyi bir yerdir. İş yükün büyüdükçe, RTX 4000 Ada, RTX A5000 ve RTX 3090 gibi seçenekler genel eğitim için daha tutarlı performans sağlar.

Daha üst seviyede, A100 (Ampere), H100 ve H200 (Hopper) ve B200 (Blackwell) gibi GPU'lar büyük ölçekli iş yükleri için üretilmiştir. Bunlar çok büyük modelleri eğitmek, devasa veri kümelerini işlemek veya hız ve performansın kritik olduğu işleri çalıştırmak için en uygun olanlardır.

Farklı GPU türlerini ve kullanım durumlarını anlama

Sırada, farklı GPU türlerinin nasıl karşılaştırıldığına ve en iyi nerede uyum sağladıklarına bakalım.

NVIDIA'nın RTX GPU'ları genellikle daha uygun maliyetlidir ve günlük eğitim, deney ve küçük ila orta ölçekli iş yükleri için yaygın olarak kullanılır. Performans ve erişilebilirlik arasında bir denge sunarak çok çeşitli kullanım durumları için uygun olmalarını sağlarlar.

Buna karşılık, A100, A40 ve L40 gibi GPU'lar daha ağır iş yükleri ve daha büyük ölçekli eğitim için tasarlanmıştır. Özellikle daha büyük veri kümeleriyle veya daha karmaşık modellerle çalışırken daha yüksek kararlılık ve ölçeklenebilirlik sağlarlar.

Daha üst seviyede, H100 ve NVIDIA'nın Blackwell mimarisine dayananlar gibi GPU'lar daha yeni yapay zeka donanımlarını temsil eder. Bunlar yüksek performanslı iş yükleri için tasarlanmıştır ve genellikle büyük ölçekli eğitim, ileri düzey araştırma veya zamana duyarlı görevler için kullanılır.

Ultralytics Platform'da bulunan GPU seçenekleri yelpazesi, farklı iş yükleri arasında esneklik sağlar. Gereksinimlerine bağlı olarak daha küçük kurulumlarla başlayabilir ve gerektiğinde ölçekleyebilirsin.

Projen için doğru bulut GPU'sunu nasıl seçersin

Ultralytics Platform üzerinde bulut eğitimi için bir GPU seçerken, veri kümesi boyutu, model karmaşıklığı ve maliyet dahil olmak üzere dikkate alınması gereken birkaç faktör vardır. Bu faktörlerin her birini gözden geçirelim.

GPU gücünü veri kümesi boyutuyla eşleştirme

Bir GPU seçimindeki ana faktörlerden biri veri kümesi boyutundur, çünkü bu eğitimin ne kadar süreceğini ve ne kadar işlem gücüne ihtiyaç duyacağını etkiler.

Küçük veri kümeleri için, genellikle 1.000'den az görsel, RTX 2000 gibi hafif bir GPU genellikle yeterlidir. Bu, hızlı deneyler ve daha kısa eğitim süreleri için iyi çalışır.

Orta ölçekli veri kümeleri için, yaklaşık 1.000 ila 10.000 görsel, RTX 4090 veya RTX A6000 gibi GPU'lar daha iyi bir performans ve verimlilik dengesi sunarak uzun gecikmeler olmadan daha sorunsuz eğitim yapmana yardımcı olur.

Daha büyük veri kümeleri için, 10.000'den fazla görsel, eğitim sürelerini makul tutmak için muhtemelen daha güçlü donanıma ihtiyacın olacak. H100 GPU'lar gibi GPU'lar, daha ağır iş yüklerini işlemek ve etkili bir şekilde ölçeklenmek için daha uygundur.

Genel olarak, amaç veri kümesi boyutunu ihtiyaç duyduğun işlem gücü ve paralel işleme yeteneği seviyesiyle eşleştirmektir.

Model boyutuna ve karmaşıklığına göre bir GPU seçme

Bir GPU seçerken önemli bir diğer faktör vizyon yapay zeka modelinin boyutu ve karmaşıklığıdır. Farklı boyutlardaki modeller hesaplama için farklı miktarlarda güce ihtiyaç duyacaktır.

Örneğin, daha küçük modeller daha az GPU işlem gücüne ihtiyaç duyar ve daha hızlı sonuçlar istiyorsan RTX 2000 Ada, RTX A4500 ve hatta RTX 4090 gibi GPU'larda verimli bir şekilde çalışabilir. Bunlar, hızlı deneyler, prototipleme ve daha basit görevler için idealdir, bu da daha hızlı yineleme yapmanı ve yüksek işlem maliyetleri olmadan fikirleri test etmeni sağlar.

Öte yandan, daha büyük ve daha karmaşık modeller önemli ölçüde daha fazla bellek ve işlem gücü gerektirir. RTX A6000, RTX PRO 6000 gibi GPU'lar ve H100 gibi üst düzey seçenekler bu iş yükleri için daha uygundur. Daha büyük mimarileri işleyebilir, eğitim süresini azaltabilir ve yüksek çözünürlüklü görseller, büyük yığın boyutları veya daha gelişmiş model tasarımlarıyla çalışırken özellikle önemli olan bellek sorunlarını önleyebilirler.

Yığın boyutu ve GPU belleğini karşılaştırma

Benzer şekilde, yığın boyutu model eğitiminde önemli bir rol oynar. Modelin tek bir adımda işlediği eğitim örneklerinin sayısını ifade eder.

Daha büyük yığın boyutları, aynı anda daha fazla veri işleyerek eğitim verimliliğini artırabilir, ancak aynı zamanda daha fazla GPU belleği (VRAM) gerektirirler. Genel olarak, daha yüksek bellek bant genişliğine sahip GPU'lar daha büyük yığın boyutlarını destekleyebilirken, daha az belleğe sahip GPU'lar daha küçük yığınlar gerektirebilir.

Örneğin, RTX A6000, RTX PRO 6000 veya A100 gibi GPU'lar, daha yüksek bellekleri nedeniyle daha büyük yığın boyutlarını daha kolay işleyebilirken, RTX 4090 veya RTX 2000 Ada gibi seçenekler iş yüküne bağlı olarak daha küçük yığın boyutları gerektirebilir.

Ancak, her zaman en büyük GPU'yu kullanmak gerekli değildir. Üst düzey GPU'lar hızı ve kapasiteyi artırabilir, ancak aynı zamanda daha yüksek maliyetlerle gelirler. Birçok durumda, yığın boyutunu daha küçük bir GPU'da ayarlamak daha verimli bir seçim olabilir.

Sonuçta amaç, modeline ve veri kümene göre yığın boyutu, kullanılabilir GPU belleği ve maliyet arasında doğru dengeyi bulmaktır.

Eğitim yapılandırmasının GPU performansı üzerindeki etkisi

GPU performansını etkileyen bir diğer faktör eğitim yapılandırmasıdır. Bu, dönem sayısı, görsel boyutu ve bir modelin nasıl eğitileceğini kontrol eden diğer ayarlar gibi parametreleri içerir.

Örneğin, daha büyük görsel boyutları adım başına gereken hesaplama miktarını artırır. Bu, eğitimi yavaşlatabilir ve iyi bir performans elde etmek için daha fazla işlem gücü veya bellek gerektirebilir.

Benzer şekilde, dönem sayısını artırmak, özellikle daha az güçlü donanımlarda toplam eğitim süresini uzatır. Bir dönem, eğitim sırasında tüm veri kümesinin üzerinden bir kez geçilmesi anlamına gelir.

Veri artırma gibi teknikler de eğitim sırasında ek işlem ekler. Veri artırma, veri çeşitliliğini artırmak ve model performansını iyileştirmek için çevirme, döndürme veya ölçekleme gibi dönüşümler uygular. Bu, model sağlamlığını artırsa da eğitim hızını da düşürebilir.

Genel olarak, daha güçlü GPU'lar bu artan talepleri daha verimli bir şekilde işleyebilir, ancak etki genel yapılandırmaya ve iş yüküne bağlı olacaktır.

Maliyet ve eğitim süresini dengeleme

Projen için bir GPU seçerken, genellikle eğitim hızı ile GPU fiyatlandırması arasında bir denge vardır.

Ultralytics Platform, bir eğitim işine başlamadan önce bu maliyetleri tahmin etmeyi ve anlamayı kolaylaştırır. Veri kümesi boyutu, model ve GPU dahil olmak üzere yapılandırmana dayanarak, tahmini bir maliyeti ve eğitim süresini önceden görebilirsin.

Şekil 3. Ultralytics Platform, bulut maliyetlerinin tahmin edilmesini ve anlaşılmasını kolaylaştırır. (Kaynak)

Daha hızlı GPU'lar genellikle daha yüksek bir saatlik maliyete sahiptir ancak toplam eğitim süresini azaltabilirler. RTX 4090, RTX PRO 6000 ve H100 gibi GPU'lar, yüksek performansları nedeniyle genellikle eğitimi daha hızlı tamamlayabilirler.

Daha yavaş GPU'lar daha düşük bir saatlik maliyete sahip olma eğilimindedir ancak eğitimin tamamlanması daha uzun sürer. Örneğin, RTX 2000 Ada ve RTX A4500 gibi GPU'lar genellikle daha küçük iş yükleri veya daha düşük maliyetin öncelikli olduğu uzun süreli işler için kullanılır.

Buna ek olarak, H200 ve B200 gibi en üst düzey GPU'ların bazıları yalnızca Pro veya Enterprise planlarında mevcuttur, diğer seçeneklerin çoğu ise Ücretsiz katmanda da erişilebilirdir.

Maliyet optimizasyonu stratejilerine bir bakış

Doğru GPU'yu seçmenin ötesinde, eğitim maliyetlerini kontrol altında tutmanın birkaç pratik yolu vardır. En etkili yaklaşımlardan biri, ölçeklendirmeden önce küçük test çalışmaları ile başlamaktır.

Doğrudan tam eğitime atlamak yerine, kurulumunun beklendiği gibi çalıştığından emin olmak için daha az dönemle başla. Bu, verilerini, açıklamalarını ve model yapılandırmanı hızla doğrulmana yardımcı olur ve faydalı sonuçlar üretmeyebilecek çalışmalara zaman ve işlem gücü harcamaktan kaçınmanı sağlar.

Eğitim ilerledikçe metriklerini izle ve performans düzleşirse veya gelişmeyi durdurursa çalışmaları erkenden durdur. Eğitim eğrilerini izlemek, devam edip etmeyeceğine veya kurulumunu ayarlayıp ayarlamayacağına karar vermene yardımcı olabilir.

Yığın boyutu ve görsel boyutu gibi parametreleri de ayarlayabilirsin. Daha küçük değerler bellek ve işlem kullanımını azaltarak deney yapmayı, farklı yapılandırmaları test etmeyi veya ölçeklendirmeden önce küçük ölçekli simülasyonlar çalıştırmayı daha pratik hale getirir.

Şekil 4. Ultralytics Platform üzerinde eğitim metrikleri görselleştirmeleri (Kaynak)

Bunun üzerine, Ultralytics Platform maliyet yönetimini basitleştirmeye yardımcı olur. Bir işi başlatmadan önce beklenen giderleri anlayabilmen için yerleşik maliyet tahmini sağlar.

Kullanım başına ödeme, kredi tabanlı bir sistemle, yalnızca gerçekten kullandığın işlem süresi için ödeme yaparsın. Bu, bütçeni aşmamanı ve eğitim kurulumundan emin olduktan sonra ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.

Bilgisayarlı görü için bulut GPU eğitimi ile ilgili en iyi uygulamalar

İşte Ultralytics Platform üzerinde bulut GPU eğitimi için aklında tutman gereken bazı en iyi uygulamalar:

• Eğitimden önce veri kümelerini doğrula: Başlamadan önce veri kümenin temiz, iyi açıklanmış ve tutarlı olduğundan emin ol. Sorunları erkenden yakalamak, boşa harcanan işlem gücünü önlemeye yardımcı olur ve model performansını artırır.
• Önce hızlı deneyler çalıştır: Kurulumunu doğrulamak için küçük test çalışmaları ve daha az dönemle başla. Bu, uzun, pahalı eğitim işlerine girişmeden önce sorunları erken tespit etmene yardımcı olur. Bir bakıma, her şey beklendiği gibi çalıştığında yeniden kullanabileceğin ve ölçeklendirebileceğin bir şablon oluşturuyorsun.
• Önemli metrikleri izle: Eğitim boyunca kayıp, mAP, hassasiyet ve geri çağırma gibi metrikleri takip et. Bu metrikler, model performansını değerlendirmek için ölçüt görevi görür ve ne zaman ayarlama yapacağına veya durduracağına karar vermene yardımcı olur.
• Veri işleme hatlarını verimli tut: Veri yükleme ve ön işlemenin verimli olduğundan emin ol, çünkü bu işlevler CPU kaynaklarına güvenir ve genel eğitim performansını etkileyen darboğazlar haline gelebilir.
• Yerleşik araçları kullan: Eğitimi gerçek zamanlı izlemek ve hızlıca bilinçli kararlar almak için grafikleri, konsol günlüklerini ve sistem metriklerini kullan.

Önemli çıkarımlar

Ultralytics Platform üzerinde bilgisayarlı görü için doğru bulut GPU'sunu seçmek, veri kümesi boyutu, model karmaşıklığı ve eğitim yapılandırması dahil olmak üzere iş yükünü anlamaya dayanır. Bulut altyapısı ve sanal makineler tarafından desteklenen çeşitli GPU seçenekleriyle, dengeli bir seçimle başlayabilir ve model eğitim veya ince ayar ihtiyaçların arttıkça ölçeklendirebilirsin. Doğru donanımı izleme ve maliyet kontrolü gibi iyi uygulamalarla birleştirerek, yüksek performanslı bilişim esnekliğinden en iyi şekilde yararlanırken son teknoloji yapay zeka modellerini verimli bir şekilde eğitebilirsin.

Bilgisayarlı görü hakkında daha fazla bilgi edinmek için büyüyen topluluğumuza ve GitHub depomuza göz at. Vizyon çözümleri oluşturmak istiyorsan, lisanslama seçeneklerimize bir bak. Üretimde bilgisayarlı görü ve tarımda yapay zeka avantajları hakkında daha fazla bilgi edinmek için çözüm sayfalarımızı keşfet.