GPU Cloud ve model servisinde kapasite kararını iş yükü verir
AI projelerinde eğitim, çıkarım ve API tüketimi farklı kapasite ve veri erişim kararları doğurur. Başlangıç noktası model adı değil, uygulamanın iş yüküdür.
Aynı AI etiketi, farklı altyapı gereksinimleri
Model eğitimi, deneysel geliştirme ve üretim çıkarımı aynı kaynak kullanım desenine sahip değildir. Eşzamanlı istek, veri konumu, gecikme hedefi ve operasyon sahipliği kapasite planını belirler.
Değerlendirme soruları
- İş yükü sürekli mi, dönemsel mi; ilk ölçülecek performans göstergesi nedir?
- Modelin ve kurumsal verinin hangi ağ ve erişim sınırında kalması gerekiyor?
- API güvenliği, kullanım kotası ve gözlemlenebilirlik kimin sorumluluğunda olacak?
Mercan değerlendirmesi
GPU Cloud, LLMaaS ve AI API katmanı farklı teslim biçimleridir. Uygun model, teknik keşif ve lisans/kapasite değerlendirmesinden sonra belirlenmelidir; anında sağlama vaadi bu aşamada doğru değildir.