{!! t('PyTorch ve TensorFlow ile ham verinin işlenmesinden modelin production ortamına alınmasına kadar olan tüm döngüyü yöneten yüksek performanslı Yapay Zeka sistemleri inşa ediyoruz.') !!}
{!! t('Derin öğrenme ekosisteminde PyTorch ve TensorFlow, veri hatlarından dağıtık eğitime kadar sistem mimarilerini şekillendiren en güçlü kütüphanelerdir.') !!}
{!! t('Derin öğrenme modellerinde performansın %70\'i verinin GPU/TPU birimlerine ne kadar efektif beslendiğiyle (throughput) ilişkilidir. Her iki kütüphane de asenkron veri işlemek için optimize edilmiştir:') !!}
torch.utils.data): Dataset ve DataLoader soyutlamaları. Özel veri okuma için sihirli metotlar (__len__, __getitem__) ezilir. RAM/GPU transferi num_workers ile paralelleştirilir.tf.data): Tamamen veri akış grafiği mantığı. Diskteki büyük veriler için TFRecord yapıları. .prefetch(tf.data.AUTOTUNE) ile darboğaz önleme mekanizmaları.{!! t('Modellerin katman katman örüldüğü ve fonksiyonların tanımlandığı aşamadır. İki çerçevenin felsefi ayrımı burada netleşir:') !!}
nn.Module sınıflarında veri akışı forward fonksiyonunda manuel yönetilir. Python pdb ile hata ayıklama kolaylığı.@tf.function dekoratörüyle C++ grafik optimizasyonu.Gradiyen Hesaplama:
loss.backward() ile gradyan zinciri hesaplanır. Her döngüde optimizer.zero_grad() ile gradyanların sıfırlanması kritiktir.tf.GradientTape) içinde gradyanlar hesaplanıp optimizer'a beslenir.Dağıtık Eğitim:
{!! t('Büyük modelleri GPU\'lara sığdırmak için PyTorch DDP/FSDP (Ring-AllReduce) kullanırken, TensorFlow MirroredStrategy mimarisi ile kod değiştirmeden eğitimi ölçeklendirir.') !!}
{!! t('Milyarlarca parametreli (LLM/Vision) modelleri devasa donanım maliyetleri olmadan özel görevlere uyarlıyoruz:') !!}
Hiperparametre Tuning: {!! t('Ray Tune veya Optuna ile ASHA erken durdurma algoritmaları entegre edilerek optimum parametreler taranır.') !!}
{!! t('Eğitim sonrası modellerin düşük gecikmeli (low latency) ve ölçeklenebilir çıkarım (inference) sunması için altyapı matrisimiz.') !!}
| {!! t('Aşama / İhtiyaç') !!} | PyTorch Ekosistemi | TensorFlow Ekosistemi |
|---|---|---|
| {!! t('Model Derleme & Optimizasyon') !!} | TorchScript (C++ runtime çevirisi) veya PyTorch 2.x torch.compile (Inductor compiler altyapısı). |
XLA (Accelerated Linear Algebra) derleyicisi grafikleri optimize eder, operasyonları birleştirir. |
| {!! t('Büyük Ölçekli Sunum (Production)') !!} | TorchServe veya NVIDIA Triton Inference Server. | TensorFlow Serving: Dinamik versiyonlama, A/B testi, gRPC/REST desteği. |
| {!! t('Mobil ve Uç Cihazlar (Edge AI)') !!} | ExecuTorch: Gelişmiş gömülü sistemler ve mobil çalışma zamanı. | LiteRT / TensorFlow Lite: 8-bit quantization ve pruning destekli olgun ekosistem. |
{!! t('Llama, Mistral ve Qwen gibi açık kaynak Büyük Dil Modellerini kurumsal bilgi tabanınıza QLoRA ile maliyet-efektif olarak eğitiyoruz.') !!}
{!! t('Nesne tespiti, otonom kalite kontrol ve yüz tanıma sistemlerini yüksek performanslı edge cihazlar veya bulut GPU ağlarında koşturuyoruz.') !!}
{!! t('LiteRT ve ExecuTorch mimarileriyle yapay zeka çıkarım gücünü mobil uygulamalara ve düşük güç tüketen uç cihazlara (IoT) taşıyoruz.') !!}
{!! t('Büyük verileri asenkron işleyip modellerinizi besleyecek yüksek throughput (tf.data) mimarileri ve veri ambarları kuruyoruz.') !!}
{!! t('Collaborative filtering ve derin öğrenme ile kullanıcı davranışlarını öngören kişiselleştirilmiş e-ticaret ve analiz motorları geliştiriyoruz.') !!}
{!! t('Geliştirilen modelleri TF Serving veya Triton Server ile Kubernetes ortamında zero-downtime ve düşük gecikme ile ölçekliyoruz.') !!}
{!! t('Eskiden devasa bütçeler gerektiren bu işlemler, LoRA ve QLoRA (Quantization) teknikleri sayesinde dramatik olarak ucuzlamıştır. Modeli tamamen yeniden eğitmek yerine sadece belirli parametreleri güncelleyerek maliyetleri %99 oranında düşürüyoruz.') !!}
{!! t('Kurumsal verilerinizi dış API\'lara göndermek yerine açık kaynaklı modelleri (Llama vb.) doğrudan kendi sunucularınızda (On-Premise) barındırarak %100 veri gizliliği garanti ediyoruz.') !!}
{!! t('İnternet bağlantısının olmadığı fabrikalarda (kalite kontrol), mobil uygulamalarda anlık yüz tanıma ve güvenlik sistemlerinde modellerin buluta gitmeden cihaz üzerinde koşturulması için LiteRT ve ExecuTorch mimarileri kullanılır.') !!}
{!! t('İkisi de güçlü motorlardır. Ar-Ge, LLM ve inovatif denemeler için genelde PyTorch; devasa veri hatları, statik grafik optimizasyonları ve mobil entegrasyonlar için TensorFlow tercih edilir. Projenize uygun seçimi birlikte yapıyoruz.') !!}