Yapay zeka (AI), geçirdiği evrimle sağlıktan finansa ve daha birçok konuda vazgeçilmez bir rol oynar hale geldi. Yapay zekanın başarısının temelinde, devasa veri kümelerini güvenilir sonuçlar verecek şekilde işleyebilmesi yatıyor.
Kazanan şirketlerin yapay zekayı kullanmak istediği veya zaten kullandığı ortada. Ancak bu şirketlerin odak noktası yapay zekanın uygulanmasının yanında güvenilir yapay zeka modelleri, süreçleri ve sonuçlarını bulmak. Güvenebilecekleri bir yapay zekaya ihtiyaçları var.
Denetim noktası koyma, tam da bu noktada yapay zeka modellerinin geliştirilmesini sağlayan kritik bir süreç olarak karşımıza çıkıyor. Bu el kitabı, denetim noktası koymanın ne olduğunu, yapay zeka iş yüklerine nasıl uyduğunu ve güvenilir girdiler kullanan ve güvenilir bilgiler üreten yapay zeka veri iş akışlarından ibaret olan güvenilir yapay zekayı açıklar.
Deneyim noktası koyma nedir?
Denetim noktası koyma, bir yapay zeka modelinin eğitimi sırasında belirli ve kısa aralıklarla bu modelin durumunu kaydetme işlemidir. Yapay zeka modelleri, büyük veri kümelerinde, dakikalardan aylara kadar sürebilen yinelemeli işlemlerle eğitilir. Bir modelin eğitiminin süresi, modelin karmaşıklığına, veri kümesinin boyutuna ve kullanılabilir hesaplama gücüne bağlıdır. Bu süre zarfında modellere veri aktarılır, parametreler ayarlanır ve sistem, işlediği bilgilere dayanarak sonuçları nasıl tahmin edeceğini öğrenir.
Denetim noktaları, eğitim sırasında birçok noktada modelin geçerli durumunun (verilerinin, parametrelerinin ve ayarlarının) anlık görüntüleri gibi çalışır. Dakika başı ila birkaç dakikada bir değişen sürelerde depolama cihazlarına kaydedilen anlık görüntüler, geliştiricilerin modelin ilerlemesinin bir kaydını tutmalarını ve beklenmedik kesintiler nedeniyle değerli çalışmalarını kaybetmelerini önlemelerini sağlar.
Denetim noktası koymanın temel avantajları.
- Güç koruması. Denetim noktası koymanın hemen gözlenen ve en pratik yararlarından biri, eğitim işlerini sistem arızalarına, elektrik kesintilerine veya çökmelere karşı korumaktır. Bir yapay zeka modeli günlerdir çalışıyorsa ve sistem arızalanırsa sıfırdan başlamak çok büyük bir zaman ve kaynak kaybı olur. Denetim noktaları, eğitimin baştan tekrarlanması ihtiyacını ortadan kaldırarak, modelin son kaydedilen durumundan devam etmesini sağlar. Bu, eğitimlerini tamamlamaları haftalar hatta aylar sürebilecek yapay zeka modelleri için özellikle önemlidir.
- Model geliştirme ve optimizasyonu. Denetim noktaları sadece arızalara karşı koruma sağlamaz, aynı zamanda ince ayar ve optimizasyon sağlar. Yapay zeka geliştiricileri, modelin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için çoğu zaman çeşitli parametreler, veri kümeleri ve yapılandırmalarla denemeler yapar. Geliştiriciler, eğitim süreci boyunca denetim noktalarını kaydederek geçmiş durumları analiz edebilir, modelin ilerlemesini izleyebilir ve eğitimi farklı bir yöne almak için parametreleri ayarlayabilir. Grafik işlem birimlerinin (GPU) ayarlarını, veri girişlerini değiştirebilir veya model mimarisini değiştirebilirler. Denetim noktaları, farklı çalıştırmaları karşılaştırmanın ve değişikliklerin nerede performansı iyileştirdiğini veya düşürdüğünü tespit etmenin bir yolunu sunar. Sonuç olarak, geliştiriciler yapay zeka eğitimini optimize edebilir ve daha sağlam modeller oluşturabilir.
- Yasal uyumluluk ve fikri mülkiyet koruması. Yapay zeka düzenlemeleri küresel olarak geliştikçe, kuruluşların yasal çerçevelere uymak ve fikri mülkiyetin (IP) korunmasını sağlamak için yapay zeka modellerinin nasıl eğitildiğinin kayıtlarını tutmaları gerekir. Denetim noktası koyma, şirketlerin modellerini eğitmek için kullandıkları veri ve metodolojilerin şeffaf bir kaydını sağlayarak uygunluğu kanıtlamalarını sağlar. Bu, yasal zorluklara karşı korunmaya yardımcı olur ve ihtiyaç duyulduğunda eğitim sürecinin denetlenebilmesini sağlar. Ayrıca, denetim noktası verilerinin kaydedilmesi, özel veri kümeleri veya algoritmalar gibi model eğitiminde yer alan fikri mülkiyeti de korur.
- Güven oluşturmak ve şeffaflığı sağlamak. Yapay zeka; sağlık, finans ve otonom araçlar gibi sektörlerde karar verme süreçlerine entegre edilmeye devam ederken, yapay zeka sistemlerinde şeffaflığın önemi yadsınamaz. Güvenilir yapay zeka oluşturmanın anahtarlarından biri, model kararlarının açıklanabilir olmasını ve belirli veri girişlerine ve işlem adımlarına kadar izlenebilmesini sağlamaktır. Denetim noktası koyma, eğitimin her aşamasında modelin durumunun bir kaydını sağlayarak bu şeffaflığa katkıda bulunur. Kaydedilen bu durumlar, geliştiricilerin ve paydaşların modelin ilerleyişini izlemesini, çıktıların eğitim sağlanan verilerle tutarlı olduğunu doğrulamasını ve karar alma süreçlerinde hesap verebilirlik olmasını sağlar.
Yapay zeka uygulamaları, geleneksel veri merkezlerinin ötesine geçtikçe hem yüksek kapasite hem de yüksek performans gerektirmektedir. İster bulutta ister şirket içinde olsun, yapay zeka iş akışları, denetim noktası koymayı desteklemede kritik öneme sahip olan yoğun kapasite ve yüksek performans sunan depolama çözümlerine dayanır.
Yapay zeka veri merkezlerindeki işlemciler (GPU'lar, merkezi işlem birimleri (CPU'lar) ve tensör işleme birimleri (TPU'lar)) güçlü bilgi işlem motorları oluşturmak için yüksek performans bellek ve katı hal sürücüleriyle (SSD'ler) sıkı sıkıya birleştirilir. Bu yapılandırmalar, eğitimle ilgili ağır veri yüklerini yönetir ve modeller ilerledikçe denetim noktalarının gerçek zamanlı olarak kaydedilmesi için gereken hızlı erişimi sunar.
Veriler bu sistemlerden geçerken, denetim noktaları ve diğer kritik bilgiler ağa bağlı depolama kümelerinde veya nesne depolarında tutulur. Ağırlıklı olarak büyük kapasiteli sabit diskler üzerine inşa edilen bu kümeler, denetim noktalarının uzun süreler boyunca korunmasını sağlar ve hem ölçeklenebilirlik hem de uyumluluk ihtiyaçlarını destekler. Bu katmanlı depolama altyapısı, denetim noktalarının verimli bir şekilde çalışmasını sağlayarak hızlı erişimi uzun süreli veri saklamayla dengeler.
Denetim noktası koyma pratikte nasıl çalışır?
Denetim noktası koyma, genellikle düzenli aralıklarla (eğitim işinin karmaşıklığına ve ihtiyaçlarına bağlı olarak her dakikada bir ila birkaç dakikada bir aralığında) gerçekleşir.
Yaygın olarak, aktif eğitim sırasında hızlı veri erişimine olanak tanıyan yüksek hızlı yazma performansı sunan SSD'lere her dakikada bir veya benzeri aralıklarla denetim noktaları yazılır. SSD'ler, uzun süreli büyük kapasiteli depolama için uygun maliyetli olmadığından, alanı yönetmek için yeni denetim noktaları öncekilerin üzerine yazılır.
Yapay zeka eğitimi genellikle uzun süreler boyunca büyük miktarda veri oluşturduğundan, büyük kapasiteli depolama çok önemlidir. Örneğin yapay zeka geliştiricileri her beş dakikada bir denetim noktalarını sabit disklere kaydeder. Bu işlem, büyük hacimli denetim noktası verilerinin zaman içinde saklanmasını sağlamada kritik bir rol oynamaktadır. 6:1'in üzerinde TB başına maliyet oranıyla ortalama olarak SSD'lerle karşılaştırıldığında sabit diskler, en ölçeklenebilir ve ekonomik çözümü sunar ve yapay zekanın güvenilir olmasını sağlamak için gereken büyük ölçekli veri saklama için tek pratik seçenektir.
Buna ek olarak, flash bellek hücrelerindeki aşınma nedeniyle sık yazma döngülerinde performansı düşen SSD'lerin aksine sabit diskler, bütünlük kaybı olmadan sürekli kullanıma dayanabilen manyetik depolama kullanır. Bu dayanıklılık, sabit disklerin uzun vadede veri güvenilirliğini korumasını sağlayarak kuruluşların denetim noktalarını süresiz olarak saklamasını ve model dağıtıldıktan çok sonra geçmiş eğitimleri tekrar ziyaret edip analiz etmesini sağlayarak güçlü yapay zeka geliştirme ve uyumluluk ihtiyaçlarını destekler.
Sonsuz yapay zeka veri döngüsü ve yapay zeka iş akışlarındaki rolü.
Yapay zeka geliştirme; veri kaynağı bulma, model eğitimi, içerik oluşturma, içerik depolama, veri koruma ve yeniden kullanımın çeşitli aşamaları arasındaki sürekli etkileşimi vurgulayan ve genellikle yapay zekanın sonsuz döngüsü olarak adlandırılan döngüsel bir süreç olarak anlaşılabilir. Bu döngü, yapay zeka sistemlerinin zaman içinde yinelemeli olarak gelişmesini sağlar. Bu döngüde, veriler yapay zeka modellerini besler ve bir aşamadan gelen çıktılar, sonraki aşamalar için girdi olur ve modellerin sürekli, yinelemeli olarak iyileştirilmesini sağlar.
İşlem, işlenmemiş veri kümelerinin toplandığı ve eğitim için hazırlandığı kaynak verilerle başlar. Kaynak sağlandıktan sonra veriler modelleri eğitmek için kullanılır; denetim noktası koymanın devreye girdiği yer burasıdır. Daha önce açıklandığı gibi, denetim noktası koyma, model eğitimi sırasında bir koruma görevi görerek yapay zeka geliştiricilerinin ilerlemeyi kaydetmesini, kesintiler nedeniyle iş kaybını önlemesini ve model geliştirmeyi optimize etmesini sağlar. Modeller eğitildikten sonra, resim oluşturma veya metni analiz etme gibi görevleri gerçekleştirmek gibi içerik üretimi alanında kullanılır. Bu çıktılar daha sonra gelecekteki kullanım, uyumluluk ve kalite güvencesi için saklanır ve ardından veriler saklanarak yapay zeka modelinin bir sonraki yinelemesini desteklemek için yeniden kullanılır.
Bu sonsuz döngüde, denetim noktası koyma özellikle model eğitimi aşamasında önemli bir unsurdur. Model durumlarını depolayarak ve verileri döngü boyunca koruyarak yapay zeka sistemleri her döngüde daha güvenilir, şeffaf ve güvenilir hale gelebilir.
Sabit diskler yapay zeka denetim noktası koyma için neden gereklidir?
Yapay zeka sistemlerinin depolama talepleri çok büyüktür ve modeller daha büyük ve daha karmaşık hale geldikçe, ölçeklenebilir, uygun maliyetli depolamaya olan ihtiyaç da artmaktadır. Özellikle veri merkezi mimarilerindeki sabit diskler, çeşitli nedenlerden dolayı yapay zeka kontrol noktası depolamasının omurgasını oluşturur.
- Ölçeklenebilirlik. Yapay zeka modelleri petabaytlarca veri üretebilir ve çığır açan alan yoğunluğu gelişmeleri sayesinde sabit diskler, bu büyük ölçekli eğitim işlerinden kontrol noktalarını uzun vadede depolamak için gerekli kapasiteyi sunar.
- Uygun maliyet. SSD'lerle karşılaştırıldığında sabit diskler, terabayt başına çok daha düşük bir maliyet (6:1 oranında) sunar ve bu da onları yüksek maliyetlere neden olmadan büyük veri kümelerini ve denetim noktalarını depolamak için daha uygun bir çözüm haline getirir.
- Güç verimliliği ve sürdürülebilirlik. Sabit diskler, SSD'lere kıyasla terabayt başına 4 kat daha az güç tüketir ve bu da önemli ölçüde enerji tasarrufu sağlar. Ayrıca terabayt başına 10 kat daha düşük gömülü karbona sahip olmaları, veri merkezlerinde büyük ölçekli yapay zeka denetim noktası depolaması için daha sürdürülebilir bir seçim olmalarını sağlar.
- Uzun Ömürlülük. Sabit diskler, uzun süreli veri saklama için tasarlanmış olup, denetim noktası verilerinin ihtiyaç duyulduğu sürece erişilebilir kalmasını sağlar. Bu, yapay zeka modellerinin zaman içinde tekrar ziyaret edilebilmesini, doğrulanabilmesini ve geliştirilebilmesini sağlamak için kritik öneme sahiptir.
Daha önce belirttiğimiz gibi, bazı yapay zeka iş yüklerinde denetim noktaları SSD’lere dakikada bir yazılır, ancak uzun süreli saklama için yalnızca her beş denetim noktasından biri sabit disklere gönderilir. Bu karma yaklaşım, hem hızı hem de depolama verimliliğini optimize eder. SSD'ler acil performans ihtiyaçlarını karşılarken, sabit diskler uyumluluk, şeffaflık ve uzun vadeli analiz için gereken verileri saklar.
Güvenilir yapay zekada denetim noktalarının rolü.
Yapay zeka geliştirmenin daha geniş bağlamında, yapay zeka çıktılarının yasal olmasını sağlamak için kontrol noktaları çok önemli rol oynar. "Güvenilir yapay zeka", sadece doğru ve verimli değil, aynı zamanda şeffaf, hesap verebilir ve açıklanabilir sistemler oluşturma yeteneğini ifade eder. Yapay zeka modelleri güvenilir olmalı ve çıktılarını doğrulayabilmelidir.
Son olarak denetim noktaları, yapay zeka geliştiricilerinin “çalışmalarını gösterebileceği” mekanizmayı sağlar. Eğitim süreci boyunca birden fazla noktada modelin durumunu kaydeden denetim noktaları, kararların nasıl alındığını takip eder, modelin veri ve parametrelerinin bütünlüğünü doğrular ve düzeltilmesi gereken olası sorunları veya verimsizlikleri belirler.
Ayrıca denetim noktaları, yapay zeka sistemlerinin denetlenebilmesini sağlayarak güven oluşturmaya katkıda bulunur. Mevcut ve gelecekteki düzenleyici çerçeveler, yapay zeka sistemlerinin açıklanabilir olmasını ve karar verme süreçlerinin izlenebilir olmasını gerektirir. Denetim noktaları, modelin eğitim süreci, veri kaynakları ve geliştirme yollarının ayrıntılı kayıtlarını saklayarak kuruluşların bu talepleri karşılamasını sağlar.
Yapay zeka iş yüklerinde önemli bir araç olan denetim noktası koyma; eğitim işlerinin korunmasında, modellerin optimize edilmesinde ve şeffaflık ile güvenilirliğin sağlanmasında kritik bir rol oynar. Yapay zeka ilerlemeye ve endüstriler arasında karar vermeyi etkilemeye devam ettikçe, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli depolama çözümlerine olan ihtiyaç her geçen gün artmaktadır. Sabit diskler, denetim noktası süreçlerini desteklemenin merkezinde yer alır ve kuruluşların yapay zeka modeli eğitimi sırasında oluşturulan büyük miktarda veriyi depolamasını, bunlara erişmesini ve bunları analiz etmesini sağlar.
Yapay zeka geliştiricileri, denetim noktalarından yararlanarak hem verimli hem de güvenilir modeller oluşturabilir.
