💻 Evde güçlü GPU yoksa modeller nerede çalıştırılır? #MLSTART

Herkesin evinde RTX 4090 yok (ve bu normal 😄). Ancak bu, ML ve LLM ile deney yapmayı ertelemek için bir sebep değil. Başlangıçta hemen hemen her şey bulutta yapılabilir - hızlı, ucuz (bazen ücretsiz) ve ortam kurulumu zahmeti olmadan.

İşte benim kullandığım iki seçenek 👇

🏟 Kaggle Notebooks

Kaggle sadece yarışmalar değil, aynı zamanda GPU ile notebook çalıştırmak için kullanışlı bir ortamdır.

İyi yanları:
- Ücretsiz GPU erişimi (genellikle T4 / P100, zaman sınırlamaları ile)
- Önceden yapılandırılmış ortam: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face - hepsi hazır
- Çok sayıda halka açık notebook - başkalarının sorunları nasıl çözdüğünü görebilirsiniz

ML öğrenmek, hafif modellerde ince ayar yapmak veya veri kümeleri ve temel çözümlerle oynamak istiyorsanız harika bir seçenek.

🚀 Google Colab

Google Colab, birçok kişinin başladığı (ve başlamaya devam ettiği) bir klasiktir.

Artıları:
- Ücretsiz GPU ve TPU (oturum bazlı, sınırlamalarla)
- Veri ve modeller için Google Drive'ı kolayca bağlama
- Çok sayıda eğitim ve örnek

Daha fazla kararlılık ve kaynak isterseniz ücretli planlar (Colab Pro / Pro+) mevcuttur, ancak başlangıçta ücretsiz sürüm fazlasıyla yeterlidir.

💡 Önemli olan şu: sınırlamalar her yerde var, oturumlar kesilebilir, GPU'lar kullanılamayabilir. Büyük modelleri eğitmek için yeterli olmaz - ancak küçük modelleri eğitmek, deneyler ve prototipler için bu hiç sorun değil.

Başlangıçtaki çoğu görev "70B modeli eğitmek" değil, pipeline ve mekaniği anlamaktır. Kaggle ve Colab, eğitim ve deney görevlerinin %80'ini karşılar ve rahatça ilerlemenizi sağlar.

İçindekilere dön

👩‍💻 Data Flow