Yapay Zeka Modeli Eğitim Maliyeti Hesaplayıcı

AI Model Eğitim Maliyeti Hesaplayıcısı Açıklandı

AI Model Eğitim Maliyeti Hesaplayıcısı, kullanıcıların bulut tabanlı GPU'lar veya TPU'lar kullanarak bir makine öğrenimi modelini eğitmenin ne kadar maliyetli olabileceğini tahmin etmelerine yardımcı olur. Bu araç, büyük dil modelleri, bilgisayarla görme sistemleri veya herhangi bir derin öğrenme modelini eğitmeyi planlayan ekipler ve bireyler için özellikle faydalıdır. Bu araçla, AWS, Google Cloud ve Azure gibi büyük sağlayıcılar arasında fiyatları karşılaştırabilirsiniz.

GPU türü, eğitim saatleri, model boyutu (parametreler cinsinden) ve veri seti boyutu gibi çeşitli ayarları değiştirerek, kullanıcılar potansiyel masrafların dökümünü alabilir ve maliyetin büyük kısmının nereden geldiğini görebilir—hesaplama, depolama veya ağ ile ilgili olup olmadığını.

Maliyet Hesaplama Formülü

Her bir bileşen, model spesifikasyonları ve bulut sağlayıcı fiyatlandırması temelinde tahmin edilmektedir.

Hesaplayıcıyı Nasıl Kullanırsınız

Maliyet tahmini almak için bu adımları izleyin:

• Model türünüzü seçin – Seçenekler arasında LLM'ler, bilgisayarla görme veya özel mimariler bulunmaktadır.
• Model boyutunu ayarlayın – Parametre sayısını ayarlamak için kaydırıcıyı veya ön ayarları (örneğin, 1B, 100B) kullanın.
• Eğitim veri boyutunu belirleyin – Modelinizin kaç token veya resimle eğitileceğini belirtin.
• Bir GPU veya TPU seçin – Farklı donanımların farklı saatlik ücretleri vardır.
• Kullanacağınız GPU sayısını seçin – Bu, maliyeti buna göre artırır veya azaltır.
• Eğitim süresini girin – Eğitimin ne kadar süreyle devam etmesini beklediğinizi ayarlayın.
• İsteğe Bağlı: Gelişmiş ayarları keşfedin – Optimizatör türünü, hassasiyeti, paralellik stratejisini ve GPU kullanımını değiştirin.
• "Maliyeti Hesapla"ya tıklayın – Hesaplayıcı, tahmini toplam maliyeti, saatlik maliyeti ve ayrıntılı dökümü gösterir.

Bu Hesaplayıcının Faydaları

Bulutta AI modelleri eğitmek hızla pahalı hale gelebilir. Bu hesaplayıcı size yardımcı olur:

• Derin öğrenme veya üretken AI içeren projeler için bütçeleri planlayın.
• Sağlayıcıları karşılaştırın en maliyet etkin bulut çözümünü bulmak için.
• Ayarları değiştirin donanım seçimlerinin ve eğitim süresinin fiyatlandırmayı nasıl etkilediğini görmek için.
• Hesaplama yoğun görevler için GPU ve TPU kullanımını tahmin edin.
• Performans ve fiyat arasındaki dengeyi anlayın (örneğin, spot örnekler veya daha düşük hassasiyet kullanarak).

Maliyet Optimizasyon İpuçları

Hesaplayıcı ayrıca masrafları azaltmak için dinamik öneriler sunar. Bazı faydalı stratejiler şunlardır:

• Spot veya öncelikli örnekler kullanarak %70'e kadar tasarruf edin.
• Hız artırmak ve bellek kullanımını azaltmak için karışık hassasiyet (FP16 veya BF16) kullanarak eğitim yapın.
• Büyük modeller için toplam eğitim süresini azaltmak amacıyla GPU sayısını artırın.
• 10B parametre üzerindeki modeller için bellek tasarrufu sağlamak amacıyla gradyan kontrol noktası kullanın.
• Eğitimi erken izleyin ve yakınsama sağlandığında durdurun, böylece israf edilen hesaplamalardan kaçının.

Sıkça Sorulan Sorular

Tahminler ne kadar doğru?

Tahminler, Mart 2025 itibarıyla kamu bulut fiyatlandırmasına dayanmaktadır. Gerçek maliyetler bölge, indirimler veya rezerve edilmiş örnek fiyatlandırmasına bağlı olarak değişebilir.

Özel fiyatlandırma ekleyebilir miyim?

Evet. Hesaplayıcı, "Özel" sekmesi altında GPU saatlik ücreti, depolama ve ağ trafiği için kendi maliyetlerinizi girmenize olanak tanır.

"Model boyutu" ne anlama geliyor?

Bu, modelinizdeki eğitilebilir parametrelerin sayısını ifade eder. Örneğin, 1B = 1 milyar parametre.

Genel giderler nelerdir?

Genel giderler, günlük kayıt, izleme ve operasyonel destek gibi ek hizmetleri kapsar. Hesaplama, toplam hesaplama, depolama ve ağ maliyetlerinin %5'i olarak hesaplanır.

Bu araç kimin için?

Bu hesaplayıcı, makine öğrenimi mühendisleri, veri bilimcileri, araştırmacılar ve bulutta derin öğrenme modelleri oluşturma veya eğitme ile ilgilenen herkes için faydalıdır.

Ana Özellikler Özeti

• AWS, GCP, Azure veya özel kurulumlar arasında maliyetleri karşılaştırın.
• Farklı model türleri ve eğitim süreleri ile senaryoları simüle edin.
• Maliyet dökümünü görselleştirin ve optimizasyon tavsiyesi alın.
• İşbirliği veya kayıt tutma için paylaşılabilir bir bağlantı oluşturun.

Son Düşünceler

Küçük bir prototip veya tam ölçekli bir LLM eğitim çalışması planlıyor olun, bu araç yapılandırmanızın maliyeti nasıl etkilediğine dair net bir fikir verir. Farklı ayarlarla denemeler yaparak, verimlilik ve bütçe arasında denge bulabilir ve bulut kaynaklarını taahhüt etmeden önce bilinçli kararlar alabilirsiniz.