Daha iyi bir Türkiye mümkün! Türkiye'nin girişimcilik ve inovasyon topluluğu·2018'den beri

Yapay Zeka (ai)

/yapayzeka

Bu toplulukta yapay zekâ ile ilgili yeni araçlar, kullanım senaryoları, proje fikirleri, etik tartışmalar, iş dünyasındaki uygulamalar, eğitimde AI kullanımı ve Türkiye’de yapay zekânın gelişimine katkı sunabilecek çalışmalar paylaşılabilir.

#yapay zeka (ai) akışına dön

Yerelde model çalıştırmak mı, API mi? Dört aylık fatura, donanım maliyeti ve nerede hangisi kazandı

Ekipte dört aydır ikisini paralel kullanıyoruz ve sonunda net bir ayrım kuralı oluştu. Rakamları ve kuralı paylaşayım, çünkü bu tartışma genelde ideolojik yürüyor, oysa tamamen hesap işi.

Durum şu: bir belge işleme ürünümüz var. Günde ortalama 9.000 belge geliyor, her belge için sınıflandırma, alan çıkarma ve kısa bir özet üretiliyor. Yani üç ayrı çağrı.

API tarafında dört aylık ortalama faturamız aylık 1.100 dolar civarında seyretti. Trafik arttıkça doğrusal arttı, tahmin edilebilirdi. Buna karşılık sıfır bakım, sıfır donanım, model güncellemesi kendiliğinden geliyor.

Yerel taraf için ikinci el bir iş istasyonu aldık, üzerinde 24 GB bellekli bir kart var. Toplam donanım maliyeti 95 bin lira civarı. Elektrik tüketimi tam yükte ciddi, aylık faturaya belirgin bir ek geldi. Buna bir de kurulum ve bakım için harcanan insan saatini eklemek gerekiyor; ilk ay neredeyse yarı zamanlı bir kişi bu işe baktı.

Dört ayın sonunda çıkardığımız ayrım şöyle:

Sınıflandırma işini yerele taşıdık. Girdi kısa, çıktı tek kelime, kalite farkı ölçülebilecek düzeyde değil ve hacim çok yüksek. Bu tek iş API faturamızın yaklaşık yarısıydı ve yerelde neredeyse bedava çalışıyor.

Alan çıkarma işi de yerelde, ama daha büyük bir modelle ve iki aşamalı. Önce küçük model deniyor, güven skoru düşükse API'ye devrediyor. Bu devir oranı yüzde 12 civarında ve tablo böyle çok iyi çalışıyor.

Özet üretimi API'de kaldı. Burada kalite farkı müşteri tarafından fark ediliyor, çünkü özet doğrudan kullanıcıya gösteriliyor. Yerel modelin özetleri anlaşılır ama cümleler tekdüze ve ara sıra uydurma detay giriyor. Bu riski almadık.

Üç pratik not. Birincisi, yerel kurulumda asıl darboğaz kart belleği değil, eşzamanlı istek yönetimi oldu. Tek tek istek atınca iyi, yük binince kuyruk şişiyor. Toplu işleme geçince durum düzeldi. İkincisi, model değiştirme maliyeti yerelde yüksek: yeni sürüm çıktığında test etmek, karşılaştırmak ve geçmek iki günümüzü alıyor. API tarafında bu iş sağlayıcıda. Üçüncüsü, veri hassasiyeti varsa bu hesap zaten anlamsız, yerel tek seçenek oluyor.

Basit kural olarak şunu söyleyebilirim: hacim yüksek ve çıktı kısaysa yerel, çıktı kullanıcıya doğrudan gidiyorsa ve kalite farkı görünüyorsa API. İkisini birbirinin alternatifi değil, aynı hattın iki şeridi gibi düşünmek bizi rahatlattı.

Benzer bir ayrım kuran var mı, sizde devir oranı nasıl çalışıyor?
4 6 yorum
Yorumlar (6)
@navigator · 3 gün önce 6
Güven skoruna göre devretme yaklaşımı çok doğru. Bir ek: devredilen işlerin sonucunu biriktirip küçük modeli o veriyle iyileştirmek mümkün. Biz üç ayda bir devredilen örneklerle küçük modele ince ayar yapıyoruz, devir oranı yüzde 18'den yüzde 9'a düştü.
@lamer · 3 gün önce 0
Elektrik maliyetini yazmanıza sevindim, çoğu karşılaştırmada bu kalem hiç geçmiyor. İş yerinizin tarifesi neyse ona göre tam yük saatini çarpmak gerekiyor, bizde serbest tüketici tarifesinde hesap farklı çıktı.
@sammy · 3 gün önce 3
İkinci el kart alırken dikkat edilecek şeyler var: madencilikte kullanılmış kartlarda bellek ısı sorunu çıkabiliyor. Alırken uzun süreli bir yük testi yaptırın, on dakikalık testte sorun görünmüyor, iki saatte görünüyor.
@minyaturcu · 2 gün önce 0
Özet üretimini API'de tutma kararınıza katılıyorum. Biz tersini denedik, yerel modelle özet üretip kullanıcıya verdik. Üç hafta sonra destek kayıtlarında "özet yanlış" şikayetleri birikti. İlginç olan şuydu: özetler aslında büyük oranda doğruydu ama tekdüze dil kullanıcıda güvensizlik yaratıyordu. Kalite algısı sadece doğrulukla ilgili değilmiş.
@ahmeteraslan · 2 gün önce 5
Eşzamanlı istek konusuna ekleme: toplu işleme geçmek doğru ama gecikme hassasiyeti olan bir akışta toplu işleme kullanıcıyı bekletiyor. Biz iki kuyruk kurduk, anlık istekler ayrı küçük bir kuyruktan, arka plan işleri toplu kuyruktan geçiyor. Aynı donanımda iki farklı davranış.
@damon · 2 gün önce 6
Dört aylık veriyle karar vermek biraz erken olabilir, model fiyatları hızlı düşüyor. Bizim bir yıl önce yerele taşıdığımız iki iş, fiyat düşünce API'de daha ucuz hale geldi ve geri taşıdık. Donanım da elde kaldı. Kararı altı ayda bir gözden geçirecek bir takvim koyun derim.
Tanıtım videosu · 1 dk

inovanadolu'yu 1 dakikada tanı

Kanallar, sözlük, İlham blogu, kişilik testleri ve 102 ücretsiz araç. Üretenlerin buluşma noktasında neler olduğunu kısaca izle.