Yapay zeka (AI) uygulamaları geliştiren ekipler için uygun altyapının seçilmesi, model performansını ve çalışma verimliliğini doğrudan etkiler. VDS (Virtual Dedicated Server) çözümleri, özellikle esnek kaynak yönetimi ve kontrol imkânı nedeniyle yapay zeka model barındırma için cazip bir alternatiftir. Ancak bu altyapının doğru yapılandırılması ve kaynak planlaması gereklidir.
1. Donanım Kaynaklarının Planlanması
Yapay zeka modelleri, özellikle eğitim (training) sırasında yüksek CPU ve RAM kullanımına ihtiyaç duyar. VDS üzerinde AI modeli çalıştırmak için aşağıdaki kaynaklar önemlidir:
- CPU: Çok çekirdekli işlemciler, paralel hesaplamalar için avantaj sağlar. Özellikle inferans (çıkarsama) süreçlerinde etkili olur.
- RAM: Model boyutuna göre minimum 8-16 GB RAM önerilir.
- Disk: SSD tercih edilmeli, çünkü veri okuma/yazma hızları eğitim süresini ciddi ölçüde etkiler.
- GPU (Opsiyonel): Eğitim süreçleri için GPU destekli VDS tercih edilmelidir (örnek: NVIDIA Tesla T4, A100 vb. barındıran VDS planları).
2. AI Framework’leri ve Ortam Kurulumu
VDS üzerine aşağıdaki framework’ler kurularak model barındırma ve çalıştırma altyapısı oluşturulabilir:
- TensorFlow / PyTorch: Derin öğrenme modelleri için en yaygın kullanılan kütüphanelerdir.
- Jupyter Notebook: Geliştirici dostu bir arayüz sağlar, uzaktan kod geliştirme ve test için kullanılabilir.
- Docker: Ortam bağımsızlığı sağlamak için AI servisleri konteyner içinde izole biçimde çalıştırılabilir.
- Conda / venv: Python ortamlarının izole şekilde yönetilmesine yardımcı olur.
3. Veri Transferi ve Erişim Yönetimi
- SFTP / SCP ile veri setlerinin VDS’e güvenli şekilde aktarılması sağlanmalıdır.
- API erişimi ile modelin dış sistemlerle konuşması sağlanabilir (örneğin Flask veya FastAPI ile REST servis).
- SSH anahtarı ile bağlantı önerilir, parola yerine key tabanlı erişim daha güvenlidir.
4. Performans ve Kaynak İzleme
Uzun süren eğitimlerde sistem kaynakları anlık izlenmelidir:
- htop / nmon: CPU ve RAM izleme
- nvidia-smi: GPU yük kontrolü (varsa)
- Prometheus + Grafana: Detaylı izleme ve görselleştirme için idealdir.
5. Model Yayına Alma (Deployment)
Model eğitildikten sonra dış kullanıma açmak için çeşitli yollar izlenebilir:
- Flask/FastAPI ile servis: Modeli web tabanlı API olarak yayınlayabilirsiniz.
- Docker + Gunicorn + Nginx: Üretim ortamlarında önerilir.
- Load balancer ve cache sistemleri: Aynı modelin yüksek trafik altında performanslı çalışması için.
6. Güvenlik ve Erişim Kısıtlamaları
- Firewall kuralları ile sadece belirli IP’lerden gelen erişime izin verilmeli.
- Fail2Ban / ufw gibi araçlarla SSH saldırılarına karşı önlem alınmalı.
- SSL sertifikaları kullanılarak model API’si güvenli hale getirilmelidir.
Sonuç
VDS altyapısı üzerinde yapay zeka modeli barındırmak, doğru kaynak planlaması ve araç kullanımıyla oldukça verimli olabilir. Eğitim ve servis süreçleri birbirinden ayrılarak farklı sunucularda optimize edilebilir. Eğer GPU ihtiyacı varsa, GPU destekli VDS planları tercih edilmelidir.