Gerçek Zamanlı Analiz için Uçta Yapay Zeka ve Model Niceleme

Model niceleme ve sıkıştırma alanındaki yenilikler, güçlü yapay zeka modellerinin uç ortamlarında kullanılmasına olanak tanıyor.

Rahul Pradhan, Ürün ve Strateji Başkan Yardımcısı, Couchbase

Uçta yapay zeka veya yapay zekanın uç ortamlarında konumlandırılması, pek çok sektörde önemli yeniliklerin önünü açacak gibi gözüküyor. Uçta yapay zeka ile kuruluşlar, buluta ve veri merkezlerine bağlı kalmadan daha hızlı kararlar verebilirler. Fakat, uç cihazların kısıtlamaları ve doğruluk payı son derece yüksek yapay zeka modellerinin uygulanmasındaki zorluklar, bu teknolojilerden yararlanmanın önünde birer engel olmaya devam ediyor.

Taşınabilirliği artırarak ve model boyutunu azaltarak bilgi işlem hızını artıran bir yöntem olan model niceleme, bu zorlukları aşmada büyük önem taşır. Model niceleme, daha hızlı ve verimli uç yapay zeka çözümleri için modellerin yerleştirilebilmesine olanak tanır. GPTQ, LoRA ve QLoRA gibi gelişmeler, gerçek zamanlı analiz ve uç ortamlarında daha iyi kararlar verilmesini sağlayabilir. Uçta yapay zeka gelişme aşamasında olan bir yaklaşım olsa da, uygun araç ve tekniklerle entegre edildiğinde işletmelerin akıllı cihazları kullanma ve bu cihazlardan yararlanma yolunu dönüştürme potansiyeline sahiptir.

Uç Yapay Zekanın Gidişatı

Uç ortamlarının ve yapay zekanın entegrasyonu, kuruluşların veri işleme yöntemlerini yeniden şekillendiriyor. IDC, uç bilişim harcamalarının 2026 yılında 317 milyar dolara ulaşacağını öngörüyor. Ek olarak, yapay zekanın benimsenmesini artmasıyla birlikte uç ortamları da ivme kazanıyor ve IDC, 2027 yılına kadar yapay zeka pazarının yaklaşık 251 milyar dolara ulaşacağını tahmin ediyor.

Uçta yapay zeka, veri işleme ve modelleri verilerin oluşturulduğu lokasyona yaklaştırır. Bu da gerçek zamanlı yapay zeka işlemeyi kolaylaştırır. Bununla birlikte başka avantajları da beraberinde getirir:

• Düşük gecikme süresi ve yüksek hız: Yapay zeka çıkarımı yerel olarak yapılır ve verilerin buluta ileri geri iletilmesi ihtiyacını ortadan kaldırır. Bu durum, gerçek zamanlı veri gerektiren ve anında yanıt gerektiren uygulamalar için büyük önem taşır.
• Daha iyi veri güvenliği ve gizlilik: Verilerin cihazda tutulması, veri aktarımı ve sızıntısı ile bağlantılı güvenlik risklerinin önemli ölçüde azalmasını sağlar.
• İyileştirilmiş ölçeklenebilirlik: Uçta yapay zeka, işlem gücü için merkezi bir veri merkezine olan bağımlılığı ortadan kaldırarak uygulamaların ölçeklenebilirliğini basitleştiren, merkezi olmayan bir yaklaşımdır.

 

Model Niceleme

Yapay zeka modellerinin doğruluğu korurken yüksek performans elde etmek için optimize etmek, uçta yapay zekanın verimini artırmak adına büyük önem teşkil eder. Bununla birlikte, yapay zeka modellerinin gittikçe artan karmaşıklığı ve boyutları sınırlı kaynaklara sahip olan uç cihazlar için birtakım zorluklar yaratmaktadır.

Model niceleme ve sıkıştırma alanındaki inovasyonlar, güçlü yapay zeka modellerinin uç cihazlarda kullanılmasına olanak tanıyor. Model niceleme, cep telefonları ve gömülü sistemler de dahil olmak üzere cihazlarda uç dağıtımlar için çok uygun olan hafif modellerin kullanılabilmesini sağlar.

GPTQ, LoRA ve QLoRA olmak üzere üç ince-ayar tekniği, model niceleme alanında dönüştürücü unsurlar olarak ön plana çıkıyor. Bu tekniklerin birincil amacı, büyük dil modellerinin yerleştirilmesini ve ince ayarlarını daha etkin ve erişilebilir hale getirmektir, ancak bu hedeflere farklı şekilde yaklaşmaktadırlar.

GPTQ, daha iyi bir yerleşim için eğitimden sonra modelleri sıkıştırmaya odaklanırken, LoRA ve QLoRA büyük modellerin ince ayarlarını daha verimli hale getirmeye yöneliktir. GPTQ, bellek kısıtlaması olan ortamlarda önceden eğitilmiş modelleri yerleştirmek için en uygun tekniktir. LoRA ve QloRA ise, sınırlı hesaplama kaynaklarıyla yeni görevler veya veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş büyük modellere ince ayar yapılmasının gerekli olduğu senaryolar için daha uygun bir konumdadırlar. Bu teknikler arasında seçim yapmak, model geliştirme aşamasına ve mevcut bilişim kaynakları gibi projenin özel gereksinimlerine bağlıdır.

Bu niceleme teknikleri, geliştiricilerin yapay zekayı uç noktalara kadar genişletmesine ve çeşitli uygulamalar için performans ve verimlilik arasında bir denge kurmasına olanak tanır.

Uçta Yapay Zeka Yetenekleri ve Gereksinimleri

Uçta yapay zekanın kullanım alanları oldukça çeşitlidir ve bu alanların sayısı giderek artmaktadır.

Örnek olarak, bir perakendeci müşteri davranışları hakkında veri toplamak için sensörler ve kameralar gibi uç yapay zeka destekli cihazları kullanabilir. Perakendeciler, yaya trafiğine bakarak veya popüler ürünlerin bulunduğu alanları belirleyerek mağaza düzenlerini, pazarlama stratejilerini ve daha fazlasını optimize etmek için bu bilgilerden yararlanabilir. Başka bir örnek olarak ise, üreticiler yapay zeka yardımıyla uç cihazlardaki verileri yerel olarak analiz ederek kusurları saptayabilir, bakım ile ilgili tahminler yürütebilir ve ürün kalitesini kontrol edebilir. Bu da, üreticilerin gerçek zamanlı verileri daha iyi kullanmalarını sağlayarak arıza sürelerini azaltmalarına ve üretim verimliliğini artırmalarına olanak tanır.

İşletmeler çıkarımı uçtaki ortamları taşımaya çalıştıkça, uç çıkarım için gerekli olan yığınlar ve veritabanlarına duyulan ihtiyaç da artıyor. Bu platformların, bir yandan yerinde veri işlemeyi desteklemesi, diğer yandan da daha düşük gecikme süresi ve gelişmiş veri gizliliği gibi uç yapay zekanın avantajlarını sağlaması gerekiyor.

Uç yapay zekanın başarısı, yerel ve bulut tabanlı veri yönetimi için gerekli olan kalıcı bir veri katmanına dayanıyor. Çok modlu yapay zeka modellerinin yükselişi, uç bilişimin operasyonel taleplerini karşılamak için çeşitli veri türlerini işleyebilen bir platforma duyulan ihtiyaca vurgu yapıyor. Böyle bir platform, hem çevrimiçi hem de çevrimdışı senaryolarda yerel veri havuzlarıyla sorunsuz bağlantıya olanak tanıyacaktır.

İleriye Bakış

Yapay zeka, uç bilişim ve uç veritabanı yönetiminin bir araya gelmesi, gerçek zamanlı ve güvenli çözümler elde etme adına büyük önem taşır. Kurumsal uçta yapay zekanın kullanım alanları genişledikçe, kuruluşlar veri kullanımlarını optimize etmek ve rekabet avantajı elde etmek için etkin uç stratejilerini benimsemeye odaklanmalıdır.

Mümkün olan en hızlı ve en güvenilir uygulamaları sunmak istiyorsanız uç bilişim için tasarlanmış bir veritabanına ihtiyacınız olacaktır. Couchbase’in uç bilişim yetenekleri hakkında daha fazla bilgi edinebilir veya ücretsiz olarak deneyebilirsiniz. Couchbase, geliştirici üretkenliğini artırmak ve modern uygulamaların piyasaya sürülme süresini hızlandırmak için Couchbase Capella’ya üretken yapay zeka yetenekleri ekledi. Capella iQ hakkında daha fazla bilgi edinmek ve özel önizleme için kaydınızı yaptırabilirsiniz.