vMind'a Hoş Geldiniz

Size bugün nasıl yardımcı olabiliriz?

Giriş Yapın

Model Eğitim Altyapısı Nedir?

Model eğitim altyapısı, yapay zeka modellerinin veri üzerinde eğitilmesi için gereken GPU kümesi, yüksek hızlı ağ ve veri depolama katmanlarının bütünüdür. Eğitim süreci haftalarca boşta duran bir altyapının birkaç gün boyunca tam kapasite çalışması şeklinde ilerler.

vMind Model Eğitim Altyapısı bu ritme göre tasarlanmıştır. Kümeyi eğitim süresince açar, iş tamamlandığında kapatırsınız; ücretlendirme yalnızca çalışan süre için yapılır.

Model Eğitimi İçin Hangi GPU Seçilmeli?

Model parametre sayısı 70 milyarın altındaysa ve ağırlıklar 80 GB belleğe sığıyorsa NVIDIA H100 yeterlidir. Daha büyük modeller veya uzun bağlam gerektiren eğitimler için 141 GB bellekli H200 tercih edilmelidir.

Kart seçimi kadar küme boyutu da belirleyicidir. Eğitim süresini kısaltmak için kart sayısını artırmak her zaman doğrusal kazanç sağlamaz; node arası bağlantı hızı belirli bir noktadan sonra sınırlayıcı olur. İş yükünüzü paylaşın, uygun yapılandırmayı birlikte belirleyelim.

Model Eğitim Altyapısı Tercihi ve vMind Avantajları

"Kartlarınız Veri Beklemesin, Eğitim Zamanında Bitsin"

Model eğitiminde kartların boşta beklemesi doğrudan maliyet demektir. vMind altyapısında GPU, ağ ve depolama katmanları birlikte boyutlandırılır.

64 Karta Kadar Küme 64 Karta Kadar Küme
InfiniBand NDR 400 Gb/s InfiniBand NDR 400 Gb/s
10 GB/s Veri Erişimi 10 GB/s Veri Erişimi
Checkpoint Dayanıklılığı Checkpoint Dayanıklılığı
Kullandığın Kadar Öde Kullandığın Kadar Öde

Model Eğitim Altyapısında Neler Önemli?

  • 1- Kartlar arası bant genişliği...
    Dağıtık eğitimde kartlar sürekli gradyan alışverişi yapar. Bağlantı yavaşsa 8 kart alıp 4 kart performansı elde edersiniz.
  • 2- Veri seti erişim hızı...
    Kart saniyede binlerce örnek işleyebilir; depolama bu hızı besleyemezse GPU boşta bekler.
  • 3- Checkpoint dayanıklılığı...
    Günlerce süren eğitimde kesinti kaçınılmazdır. Düzenli checkpoint olmadan bir kesinti günlerce iş kaybı anlamına gelir.
  • 4- Küme boyutu planlaması...
    Kart sayısını artırmak belirli bir noktadan sonra doğrusal kazanç sağlamaz; iş yüküne göre optimum boyut belirlenir.
  • 5- Veri seti versiyonlama...
    Hangi modelin hangi veriyle eğitildiğinin izlenebilmesi için veri seti sürümleri etiketlenerek saklanır.

Müşterilerimize, gerekli teknoloji ve hizmetleri bir araya getirerek özelleştirilmiş çözümler sunuyoruz.

vMind ile tercihiniz ne olursa olsun - bulut, hibrit veya lokal çözümler - aldığınız hizmet her zaman en üst düzeyde olacaktır.

2026 © vMIND Tüm Hakları Saklıdır.

Kişisel Verilerin Korunması Kanunu