DeepSeek ve diğer açık ağırlıklı modeller, bir şirketin model ağırlıklarını indirmesine ve her isteği kapalı bir API’ye göndermek yerine bunları kendi altyapısında veya seçilen bir bulutta çalıştırmasına olanak tanır. Pilot projeden üretime geçiş; lisansın onaylanması, modelin nerede çalışacağının seçilmesi, gerçek görevlerinizde kalitenin test edilmesi, güvenlik ve izlemenin kurulması ve bakımı kimin yapacağının planlanması anlamına gelir. Bu kontrol listesi her adımı sırasıyla kapsar.
Açık ağırlıklı (open-weight) kavramı, açık kaynak (open source) kavramından biraz farklıdır. Ağırlıklar yayınlanır, böylece modeli çalıştırabilir ve genellikle ince ayar yapabilirsiniz, ancak eğitim verileri ve kod tam olarak yayınlanmayabilir ve lisanslar değişiklik gösterir. Bilinen aileler arasında DeepSeek modelleri, Meta’nın Llama’sı, Mistral’in açık modelleri, Alibaba’nın Qwen’i ve Google’ın Gemma’sı bulunur. Her birinin kendi lisans koşulları vardır.
Ekipler neden açık ağırlıklı modelleri değerlendiriyor?
Üç neden en sık öne çıkıyor. Veri kontrolü: Bir modeli kendi ortamınızda çalıştırmak, istemlerin ve belgelerin ortamdan çıkmadığı anlamına gelir; bu da yasal, sağlık veya finansal içerik için önemlidir. Hacimli maliyetler: Ürün incelemelerini sınıflandırma veya içerik etiketleme gibi sürekli, yüksek hacimli görevler için kendi sunucunuzda barındırmak, token başına ödeme yapmaktan daha ucuz olabilir, ancak bu büyük ölçüde kullanım ve donanıma bağlıdır. Özelleştirme: Açık bir modele kendi örnekleriniz üzerinde ince ayar yapabilirsiniz.
Dikkatli olmak için de nedenler var. Modelleri iyi çalıştırmak mühendislik becerisi gerektirir. En büyük açık modeller ciddi GPU kapasitesine ihtiyaç duyar. Bazı sağlayıcılar için ise, barındırılan uygulamalarını veya API’lerini kullanırken veri işleme ve yargı yetkisi konusunda sorular vardır; bu, ağırlıkları kendiniz çalıştırmaktan farklıdır. Birkaç hükümet ve şirket, bu nedenle DeepSeek’in barındırılan hizmetlerinin kullanımını kısıtladı. Ağırlıkları kendi altyapınızda çalıştırmak, verilerin sağlayıcıya gönderilmesini önler, ancak yine de modelin davranışını ve lisansını değerlendirmelisiniz.
Adım: Lisansı kontrol ettiniz mi?
Kullanmayı planladığınız tam model sürümü için lisansı okuyun. Bazıları MIT veya Apache 2.0 gibi izin vericidir, bazıları ise belirli bir kullanıcı sayısının üzerinde kullanım kısıtlamaları veya koşullar ekler. Ticari kullanıma izin verilip verilmediğini, çıktıların diğer modelleri eğitmek için kullanılıp kullanılamayacağını ve atıfta bulunulmasının gerekip gerekmediğini kontrol edin.
- Model adını, sürümünü ve lisans metnini proje dosyalarınıza kaydedin.
- Durumunuz için ticari kullanımı onaylayın.
- Lisansa ekli herhangi bir kabul edilebilir kullanım politikasını not edin.
- Lisans standart değilse, hukuk departmanından incelemesini isteyin.
Adım: Model nerede çalışacak?
Üç ana seçeneğiniz var. AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Vertex AI ve özel çıkarım sağlayıcıları gibi yönetilen platformlar, birçok açık modeli iş koşulları ve bölgesel veri yerleşimi ile barındırır. Kendi bulut GPU’larınız daha fazla kontrol sağlar ancak operasyonel çalışma gerektirir. Yerinde sunucular en fazla kontrolü ve en yüksek bakım yükünü sağlar.
İlk üretim kullanımı için, güvendiğiniz bir bölgede yönetilen barındırma genellikle en hızlı yoldur. Damıtılmış veya daha küçük varyantlar mütevazı donanımlarda çalışabilir ve Ollama, vLLM veya llama.cpp gibi araçlar yerel testleri kolaylaştırır, ancak üretim trafiği düzgün servis, ölçeklendirme ve çalışma süresi izleme gerektirir.
Adım: Kendi görevlerinizde kaliteyi nasıl test edersiniz?
Halka açık kıyaslama puanları, kullanım durumunuz hakkında size çok az bilgi verir. Gerçek örneklerden oluşan bir değerlendirme seti oluşturun: beklenen çıktılar veya puanlama kriterleri ile elli ila iki yüz girdi. Açık modeli ve mevcut kapalı modelinizi aynı sette çalıştırın ve karşılaştırın.
Neyi puanlamalı
- Beklenen cevaba veya insan yargısına karşı doğruluk.
- Çıktı formatı ve uzunluğu gibi talimatlara uyma.
- Sadece İngilizce değil, ihtiyacınız olan her dilde dil kalitesi.
- Hassas konularda reddetmeler veya istenmeyen içerik.
- Gerçekçi yükte istek başına gecikme.
DeepSeek’in R1 ailesi gibi akıl yürütme modelleri, cevap vermeden önce uzun düşünce zincirleri üretir. Bu, karmaşık görevlerde doğruluğu artırabilir ancak gecikmeyi ve maliyeti artırır, bu yüzden görevinizin buna ihtiyacı olup olmadığını test edin.
Adım: Hangi güvenlik ve koruma kontrolleri gereklidir?
Ortamınızdaki açık bir model sizin sorumluluğunuzdadır. Onu kimlik doğrulamanın arkasına koyun, istekleri ve yanıtları kişisel veriler konusunda dikkatli bir şekilde kaydedin ve araç kullanıyorsa hangi sistemleri çağırabileceğini sınırlayın. Çıktılardaki kişisel verileri engellemek veya oluşturulan ürün iddialarının onaylanmış gerçeklerle eşleşip eşleşmediğini kontrol etmek gibi kullanım durumunuz için giriş ve çıkış filtreleri ekleyin.
Model kullanıcı tarafından gönderilen metni veya web sayfalarını okuyorsa, istem enjeksiyonu (prompt injection) için test edin. Modelin eğitiminin önyargı veya kısıtlamalar içerebileceği konularda davranışı test edin; bazı modeller belirli siyasi veya tarihi soruları standartlarınıza uymayan şekillerde yanıtlar ve müşteriler görmeden önce bunu bilmelisiniz.
Adım: Üretimde onu nasıl izleyeceksiniz?
Kendi sunucunuzda barındırıldığında modeller kendi kendine değişmez, bu bir avantajdır ancak girdiler değişir. Hata oranlarını, gecikmeyi, istek başına maliyeti ve her hafta insanlar tarafından incelenen çıktı örneklerini takip edin. Değerlendirme setini koruyun ve herhangi bir model güncellemesinden veya istem değişikliğinden önce tekrar çalıştırın. Önceki sürüme net bir geri dönüş planı oluşturun.
Adım: Başlatıldıktan sonra sahibi kim?
Model, istemler ve altyapı için bir sahip atayın. Açık ağırlıklı alan hızla hareket ettiği için daha yeni model sürümlerini ne sıklıkla inceleyeceğinize karar verin. GPU maliyetleri veya barındırma ücretleri ve her şeyi yamalı tutan mühendislik süresi için bütçe ayırın. Kimsenin sahip olmadığı bir model, aylar içinde bir güvenlik riskine dönüşür.
Alien Road, açık ağırlıklı modelleri müşteriler için nasıl uyguluyor
Tipik bir çalışmada modelden değil, görevden başlarız. Keşif süreci, hangi AI görevlerinin hacminin yüksek olduğunu, verilerin hassas olduğunu veya her ikisinin de olduğunu belirler, çünkü açık ağırlıklı modellerin en mantıklı olduğu yerler bunlardır. Ardından müşterinin gerçek örneklerinden bir değerlendirme seti oluşturur ve iki veya üç aday modeli, bugün kullandıkları kapalı modele karşı test ederiz.
Açık bir model yeterince iyi performans gösterirse, onu müşterinin tercih ettiği bölgedeki yönetilen bir platformda dağıtır, günlük kaydı ve çıktı kontrolleri ekler ve birkaç hafta boyunca mevcut kurulumla paralel çalıştırırız. Raporlama, kalite puanlarını, bin istek başına maliyeti ve gecikmeyi yan yana kapsar. Nihai karar bu kanıtlara dayanır ve bazen cevap, bir görev için kapalı modelde kalmak ve diğeri için geçiş yapmaktır.
Bu hafta nereden başlamalı
Ekibinizin bugün yürüttüğü tekrarlayan bir AI görevi seçin, örneğin destek biletlerini etiketlemek veya incelemeleri özetlemek. Doğru sonuçla elli gerçek örnek toplayın. Bunları Ollama ile yerel olarak küçük bir açık ağırlıklı modelde ve mevcut aracınızda çalıştırın ve puanları karşılaştırın. Test ettiğiniz modelin lisansını okuyun. Bu küçük deney, tam bir pilot projenin çabaya değip değmeyeceğini size söyler.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu