Bulut Bilişim

Bulut bilişim, sunucular, depolama, veritabanları, ağ ve yazılım gibi BT kaynaklarının internet üzerinden talep üzerine sunulmasını ifade eder. Kuruluşlar fiziksel veri merkezleri satın almak, sahip olmak ve bakımını yapmak yerine, bulut sağlayıcısından ihtiyaç duydukları teknoloji hizmetlerine erişebilirler. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) uygulayıcıları için bu paradigma dönüştürücüdür. Donanım için yüksek ön maliyet gerektirmeden, büyük veri kümelerini ve karmaşık hesaplamaları işlemek için gereken esnek ölçeklenebilirliği sağlar.

Yapay Zeka Geliştirmede Bulutun Önemi

Bulut altyapısı ve modern yapay zeka arasındaki simbiyotik ilişki, teknolojik yenilikleri hızlandırmıştır. Gelişmiş Derin Öğrenme (DL) modellerini eğitmek için muazzam bir işlem gücü gerekir. Bulut platformları, yüksek performanslı Grafik İşlem Birimleri (GPU) ve Tensor Birimleri (TPU) kümelerine anında erişim sağlayarak, araştırmacıların büyük miktarda eğitim verisi üzerinde dağıtılmış eğitim gerçekleştirmelerine olanak tanır. Bu, yapay zekanın daha hızlı ve daha geniş ölçekte eğitilmesini mümkün kılar.

Ham gücün ötesinde, bulut hizmetleri Makine Öğrenimi Operasyonlarını (MLOps) kolaylaştırır. Veri alımı ve veri etiketlemeden model dağıtımı ve izlemeye kadar, bulut birleşik bir ekosistem sağlar. Bu, ekiplerin altyapıyı yönetmek yerine algoritmaları iyileştirmeye odaklanmalarını sağlar. Örneğin, Ultralytics bulut kaynaklarını kullanarak YOLO26 gibi görme modellerinin eğitimini ve yönetimini basitleştirir.

Temel Hizmet Modelleri

Bulut bilişim genellikle üç modele ayrılır ve her biri farklı kontrol düzeyleri sunar:

• Hizmet Olarak Altyapı (IaaS): Temel bilgi işlem ve depolama kaynakları sağlar. Kullanıcılar işletim sistemini ve uygulamaları genellikle Docker konteynerleri gibi araçlar kullanarak yönetir. Örnekler arasında Amazon EC2 ve Google Engine sayılabilir.
• Hizmet Olarak Platform (PaaS): Altta yatan altyapıyı yönetme ihtiyacını ortadan kaldırarak, geliştiricilerin uygulamaları dağıtmaya odaklanmalarını sağlar. Bu, veritabanı yönetimi ve uygulama barındırma için popülerdir.
• Hizmet Olarak Yazılım (SaaS): İnternet üzerinden eksiksiz yazılım ürünleri sunar. Ultralytics , bilgisayar görme modellerini eğitmek için kod gerektirmeyen bir arayüz sunan SaaS'ın en iyi örneklerinden biridir.

Yapay Zekada Gerçek Dünya Uygulamaları

Bulut bilişim, yapay zeka çözümlerinin çeşitli sektörlerde küresel olarak çalışmasını sağlar.

• Tıbbi Görüntüleme: Sağlık hizmeti sağlayıcıları, petabaytlarca veriyi güvenli bir şekilde depolamak için bulutu kullanıyor. Bulut sunucularında çalışan tıbbi görüntü analizi algoritmaları, radyologların anomalileri tespit etmesine yardımcı olmak için MRI veya CT taramalarını işleyebiliyor. Bu merkezi işleme, en son model sürümlerinin her zaman kullanıldığından emin oluyor.
• Akıllı Perakende: Perakendeciler, bulut bağlantılı kameraları nesne algılama için kullanarak envanter seviyelerini izler ve müşteri trafiğini analiz eder. Veriler buluta aktarılır, içgörüler elde etmek için işlenir ve mağaza yöneticileri için gösterge panellerinde görselleştirilir. Perakendede AI'nın operasyonları nasıl optimize ettiğini görün.

Bulut Bilişim ve Uç Bilişim

Bulut bilişim ile kenar bilişimi birbirinden ayırmak önemlidir, çünkü bunlar bir AI boru hattında birbirini tamamlayan roller üstlenir.

• Bulut Bilişim: Veri işlemeyi büyük veri merkezlerinde merkezileştirir. Model eğitimi, geçmiş büyük veri analizi ve uzun vadeli depolama gibi ağır iş yükleri için idealdir. Bulut Bilişim: Veri işlemeyi büyük veri merkezlerinde merkezileştirir. Model eğitimi, geçmiş
• Kenar Bilişim: Verileri üretim kaynağının yakınında işler (örneğin, IoT cihazları, üretim robotları). Bu, çıkarım gecikmesini ve bant genişliği kullanımını en aza indirir.

Yaygın bir iş akışı, yüksek hızlı GPU'lardan yararlanmak için YOLO26 gibi sağlam bir modeli bulutta eğitmek ve ardından onu ONNX gibi bir formata aktarılmasıdır. kenar cihazında

Örnek: Bulut Hazır Model Eğitimi

Aşağıdaki Python , YOLO26 modeli için eğitimi nasıl başlatacağınızı gösterir. Bu kod yerel olarak çalıştırılabilir ancak, GPU süreci önemli ölçüde hızlandırdığı bulut ortamlarına sorunsuz bir şekilde ölçeklenmek üzere tasarlanmıştır .

from ultralytics import YOLO

# Load the latest YOLO26 model (recommended for speed and accuracy)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the COCO8 dataset
# Cloud GPUs drastically reduce training time for larger datasets
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=100, imgsz=640)

Büyük ölçekli projeler için, bulut eğitim çözümlerini kullanmak, model ağırlıklarınızın yerel iş istasyonlarını aşırı ısıtmadan verimli bir şekilde optimize edilmesini sağlar.