Yapay Zeka Ölçeklendirme Maliyet Hesaplayıcı

Kategori: Yapay Zeka
- 05 Kasım 2025
| |

AI modellerini ölçeklendirirken gereken maliyetleri ve kaynakları hesaplayın. Bu hesap makinesi, farklı model boyutları ve eğitim yapılandırmaları için hesaplama, bellek ve finansal gereksinimleri tahmin etmeye yardımcı olur.

Model Yapılandırması

Eğitim Yapılandırması

Donanım Kaynakları

Maliyet Parametreleri

Gelişmiş Seçenekler

AI Model Ölçeklendirme Hakkında

AI modellerini ölçeklendirmek, önemli hesaplama kaynakları ve maliyetler gerektirir. Bu gereksinimleri anlamak, AI araştırma ve geliştirme projelerini planlamak ve bütçelemek için kritik öneme sahiptir.

Bellek Gereksinimleri

Model bellek ihtiyaçları, parametre sayısıyla doğru orantılı olarak artar, ancak eğitim belleği şunları içerir:

  • Model Parametreleri: Modeli tanımlayan ağırlıklar
  • Optimizer Durumları: Bellek ihtiyaçlarını 2-12 kat artırabilir
  • Aktivasyonlar: Batch boyutu ve dizi uzunluğuna bağlı olarak artar
  • Gradyanlar: Geri yayılım sırasında
Hesaplama Karmaşıklığı

Eğitim hesaplaması şunlarla ölçeklenir:

  • Parametre Sayısı: Modelin boyutu
  • Eğitim Tokenları: İşlenen veri miktarı
  • İleri ve Geri Geçişler: Çıkarımın yaklaşık 6 katı daha fazla FLOPS
Paralellik Stratejileri

Eğitimi dağıtmak için farklı yaklaşımlar:

  • Veri Paralelliği: Aynı model, farklı veri batch'leri
  • Tensor Paralelliği: Bireysel tensorlerin cihazlar arasında bölünmesi
  • Pipeline Paralelliği: Farklı model katmanlarının farklı cihazlarda olması
  • ZeRO: Optimizer durumu ve gradyan bölme
Ölçeklendirme Yasaları

Performans genellikle belirli ölçeklendirme yasalarını takip ederek artar:

  • Model Boyutu Ölçeklendirme: Performans ~ parametreler^0.076
  • Veri Ölçeklendirme: Performans ~ tokenlar^0.095
  • Hesaplama Optimal: Model boyutu ve eğitim tokenları arasında denge sağlama

AI Ölçekleme Maliyet Hesaplayıcısı Nedir?

AI Ölçekleme Maliyet Hesaplayıcısı, büyük ölçekli AI modellerini eğitmek için gereken kaynakları, zamanı ve bütçeyi tahmin etmenize yardımcı olur. İster transformer modelleri, ister CNN'ler, ister LSTM'ler keşfediyor olun, bu araç, hesaplama, bellek ve maliyetle ilgili projeksiyonlar sunarak eğitim süreçlerinizi planlamayı kolaylaştırır.

Model boyutu, eğitim token sayısı, donanım türü ve batch boyutu gibi giriş parametrelerini ayarlayarak, kullanıcılar eğitim senaryolarını simüle edebilir ve her bir unsurun toplam maliyet ve zaman çizelgesi üzerindeki etkisini anlayabilir.

Kullanılan Ana Formüller

Bellek Kullanımı:
Bellek ≈ Parametreler × Hassasiyet × Batch Boyutu × Optimizatör Çarpanı
Gerekli FLOPS:
FLOPS ≈ 6 × Parametreler × Eğitim Tokenleri
Eğitim Süresi:
Süre ≈ FLOPS / (GPU Sayısı × GPU FLOPS × Kullanım)

Neden Bu Hesaplayıcıyı Kullanmalısınız?

Büyük dil modelleri ve sinir ağlarını eğitmek genellikle önemli hesaplama ve bellek gereksinimleri içerir. Bu hesaplayıcı, aşağıdaki konularda yardımcı olabilir:

  • Toplam eğitim maliyetini USD cinsinden tahmin etmek
  • Eğitimin ne kadar süreceğini hesaplamak (saniyelerden aylara kadar)
  • Her GPU veya TPU başına bellek taleplerini vurgulamak
  • PetaFLOPS cinsinden hesaplama yükünü belirlemek
  • Konfigürasyonu optimize etmek için öneriler sunmak

Hesaplayıcıyı Nasıl Kullanırsınız?

Projeksiyonlar oluşturmak için bu adımları izleyin:

  1. model türünü seçin ve parametre cinsinden boyutunu girin.
  2. eğitim konfigürasyonunuzu ayarlayın, token sayısı, batch boyutu ve hassasiyet dahil.
  3. donanım kurulumunuzu seçin, örneğin GPU türü ve miktarı, ve paralellik yaklaşımınızı tanımlayın.
  4. Saatlik GPU oranı ve altyapı maliyeti gibi maliyet detaylarını girin.
  5. Doğrulama, optimizasyon ayarları ve kontrol noktası sıklığını dahil etmek için gelişmiş seçenekleri kullanın.
  6. Sonuçları görüntülemek için "Hesapla" butonuna tıklayın.

Bu Aracı Kimler Kullanmalı?

Bu araç, aşağıdaki kişiler için faydalıdır:

  • Eğitim bütçelerini planlayan ML Mühendisleri
  • Mimari verimliliği karşılaştıran AI Araştırmacıları
  • Model deneyleri tasarlayan Veri Bilimcileri
  • GPU tahsisini yöneten Bulut Altyapı Ekipleri

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

"Parametreler" ne anlama geliyor?

Bu, modeldeki ağırlıkların sayısını ifade eder. Daha büyük modeller genellikle daha fazla parametre anlamına gelir.

Eğitim hassasiyeti neden önemlidir?

Hassasiyet türleri (FP32, FP16, vb.) her bir parametre için ne kadar bellek ve hesaplama kullanıldığını belirler. Daha düşük hassasiyet genellikle eğitimi hızlandırır ve kaynakları tasarruf ettirir.

FLOPS nedir?

FLOPS (Saniye Başına Kaydırmalı Nokta İşlemleri) hesaplama talebini temsil eder. Hesaplayıcı, eğitim için gereken toplam FLOPS'u tahmin eder.

"Cihaz Başına Bellek" nedir?

Bu, her GPU veya TPU'nun konfigürasyonunuza göre ne kadar bellek gerektireceğini gösterir. Eğer çok yüksekse, daha fazla cihaza veya optimize edilmiş ayarlara ihtiyacınız olabilir.

Maliyet nasıl hesaplanır?

Maliyetler, kullanılan GPU/TPU sayısına, eğitim süresine, saatlik orana ve ek maliyetlere (örneğin, depolama, ağ) dayanır.

Bu Hesaplayıcı Nasıl Yardımcı Olur

AI Ölçekleme Maliyet Hesaplayıcısı, soyut eğitim parametrelerini somut maliyet ve zaman tahminlerine dönüştürerek planlamayı basitleştirir. Zaman kazandırır, kaynak darboğazlarını önlemeye yardımcı olur ve model geliştirme sürecinde daha akıllı karar verme süreçlerini destekler. İster yeni mimarileri test ediyor olun, ister üretim eğitimini ölçeklendiriyor olun, bu araç size netlik ve öngörü sağlar.