DeepSeek, Meta’nın Llama’sı, Mistral ve Alibaba’nın Qwen’i gibi açık ağırlıklı modeller, eğitilmiş ağırlıklarını yayınlarlar, böylece herkes bunları indirip çalıştırabilir. Yerel veya küçük bir işletme için temel faydalar, daha düşük işletme maliyetleri ve veriler üzerinde daha fazla kontroldür. Temel maliyet kurulum çabasıdır, bu nedenle çoğu küçük firma barındırılan bir sürümle başlamalı ve yalnızca net, tekrarlayan bir görev bunu haklı çıkardığında bir modeli kendisi çalıştırmalıdır.
Açık ağırlıklı (open-weight) aslında ne anlama gelir?
ChatGPT veya Claude gibi kapalı bir model yalnızca şirketinin uygulaması veya API’si aracılığıyla kullanılabilir. Açık ağırlıklı bir modelin parametreleri, genellikle bazı koşullarla ticari kullanıma izin veren bir lisans altında herkese açık olarak yayınlanır. Bunu kendi bilgisayarınızda, kiralanmış bir bulut sunucusunda veya üçüncü taraf bir barındırma hizmeti aracılığıyla çalıştırabilirsiniz.
Açık ağırlıklı, açık kaynak (open source) ile tam olarak aynı şey değildir. Eğitim verileri ve tam eğitim kodu genellikle yayınlanmaz ve lisanslar farklılık gösterir. Örneğin, Llama’nın lisansının kendi şartları vardır, bazı Mistral ve Qwen modelleri ise Apache 2.0 kullanır. Seçtiğiniz model için lisansı okuyun.
DeepSeek, modelleri birçok kıyaslamada önde gelen kapalı sistemlere yakın performans gösterirken açık bir şekilde yayınlandığı için geniş ilgi gördü. Kendi barındırılan uygulaması Çin’deki sunucularda çalışır, bu da veri kararları için önemlidir, ancak ağırlıkların kendisi her yerde çalıştırılabilir.
Küçük bir işletme neden bununla ilgilensin?
Çoğu küçük işletmenin kendi modelini çalıştırmasına gerek yoktur. Ana akım bir asistana abonelik, e-postaları, sosyal medya gönderilerini ve teklifleri kapsar. Açık ağırlıklı modeller üç durumda ilginç hale gelir.
- Gizlilik: müşteri belgeleriyle ilgilenen bir klinik, hukuk bürosu veya muhasebeci, metnin asla kendi makinesinden çıkmamasını tercih edebilir.
- Hacim: binlerce ürün açıklaması oluşturan veya bir kataloğu çeviren bir mağaza, istek başına maliyetleri keskin bir şekilde düşürebilir.
- Özelleştirme: yedek parça tedarikçisi gibi kendi terminolojisine sahip bir işletme, küçük bir modeli kendi kataloğu üzerinde ince ayar yapabilir.
Bunların hiçbiri geçerli değilse, normal bir abonelik yoluyla kapalı bir model daha basittir ve yazma konusunda genellikle daha iyidir.
Birini kullanmanın gerçekçi yolları nelerdir?
En kolaydan en zora doğru sıralanmış üç giriş noktası vardır.
Barındırılan bir sağlayıcı kullanın
Groq, Together AI, Fireworks ve OpenRouter gibi hizmetler açık ağırlıklı modelleri çalıştırır ve bir API aracılığıyla kullanım başına ücret alır. Donanım satın almadan daha düşük maliyet elde edersiniz. Sağlayıcının sunucularının nerede olduğunu ve verilerinizle ne yaptığını kontrol edin.
Bir dizüstü bilgisayarda küçük bir model çalıştırın
Ollama ve LM Studio gibi araçlar, bir modeli indirmenize ve birkaç tıklamayla yerel olarak onunla sohbet etmenize olanak tanır. 16 GB veya daha fazla belleğe sahip yeni bir dizüstü bilgisayar, daha küçük modelleri rahatça çalıştırabilir. En büyük modellerden daha yavaş ve daha az yeteneklidirler, ancak belgeleri özetlemek veya standart yanıtlar hazırlamak için yeterince iyidirler.
Bir bulut sunucusu kiralayın
Daha büyük modeller veya birkaç personel tarafından kullanılan iş araçları için bir GPU sunucusu kiralayabilir ve vLLM gibi yazılımlarla modeli çalıştırabilirsiniz. Bu, ya personelde ya da yüklenici olarak teknik bir kişi gerektirir.
Bunun maliyeti nedir?
Maliyetler büyük ölçüde rotaya bağlıdır. Mevcut bir dizüstü bilgisayarda küçük bir model çalıştırmak elektrik dışında hiçbir maliyet gerektirmez. Açık ağırlıklı modeller için barındırılan API fiyatlandırması, benzer görevler için kapalı sınır modellerinden genellikle daha düşüktür, ancak fiyatlar sık sık değişir, bu yüzden güncel tarifeleri kontrol edin.
GPU sunucuları kiralamak maliyetlerin arttığı yerdir. Makine tüm ay çalışıyorsa, yetenekli GPU’lar için saatlik ücretler hızla artar, bu nedenle bu rota yalnızca istikrarlı, yüksek hacimli işler için mantıklıdır. Yararlı bir test: barındırılan bir API’deki aylık faturanız hala küçükse, bakımına harcanan zamanı hesaba kattığınızda kendi kendine barındırma size para kazandırmayacaktır.
Sınırlar ve riskler nelerdir?
Açık ağırlıklı modeller, herhangi bir dil modeliyle aynı zayıflıklara sahiptir. Yanlış gerçekleri güvenle ifade edebilirler ve daha küçük sürümler İngilizce dışındaki dillerde daha fazla hata yapar. Çıktıyı bir müşteriye ulaşmadan önce her zaman kontrol edin.
Bazı modeller, menşe ülkelerini yansıtan içerik filtreleriyle eğitilmiştir, bu da siyasi veya tarihi konulardaki yanıtları etkileyebilir. Ürün açıklamaları veya randevu hatırlatıcıları için bu nadiren önemlidir, ancak bunu bilmekte fayda var.
Kendi kendine barındırma yaptığınızda güvenlik sizin sorumluluğunuzdadır. Parola olmadan internete açık bir model sunucusu açık bir kapıdır. Onu özel bir ağda veya kimlik doğrulamanın arkasında tutun.
Küçük firmalar için başlangıç kontrol listesi
Para veya zaman harcamadan önce bu soruları gözden geçirin.
- Model her hafta hangi tek görevi yapacak ve bir kişi için bu şimdi ne kadar sürüyor?
- Görev, tesislerinizden çıkmaması gereken müşteri verilerini içeriyor mu?
- Aynı görevi önce normal bir abonelik asistanıyla denediniz mi?
- Kendiniz çalıştırırsanız modeli kim kuracak ve güncelleyecek?
- Hangi lisans geçerli ve ticari kullanımınıza izin veriyor mu?
- Bir kişi gönderilmeden veya yayınlanmadan önce çıktıyı nasıl inceleyecek?
Alien Road açık ağırlıklı modelleri nasıl uyguluyor
Daha küçük bir müşteriyle yapılan tipik bir çalışmada, ürün listeleri yazmak, yaygın soruları yanıtlamak veya katalog sayfalarını çevirmek gibi iki veya üç tekrarlayan işi zamanlayarak başlıyoruz. Her işi kapalı bir modelde ve barındırılan bir API aracılığıyla bir veya iki açık ağırlıklı modelde, müşterinin gerçek örneklerini kullanarak çalıştırıyor ve kaliteyi, hızı ve maliyeti karşılaştırıyoruz.
Açık bir model yeterince iyiyse, onu basit bir arayüz veya müşterinin mağazası veya CRM’i ile bağlantı yoluyla barındırılan bir sağlayıcı aracılığıyla kuruyoruz. Kendi kendine barındırma yalnızca gizlilik kuralları gerektirdiğinde önerilir. Aylık raporlar, işlenen hacmi, incelemede bulunan hata oranını ve harcamaları kapsar. Örneğin, yerel bir perakendeci her hafta açık bir modelde yeni stok için taslak açıklamalar oluşturabilir ve bir personel üyesi her birini yayına girmeden önce onaylayabilir.
Bu hafta nereden başlamalı
Bir ofis bilgisayarına Ollama veya LM Studio kurun ve küçük, iyi bilinen bir model indirin. Ona beş müşteri e-postasını özetlemek veya üç ürün açıklaması hazırlamak gibi gerçek bir görev verin ve sonucu her zamanki asistanınızla karşılaştırın. O bir saat, açık ağırlıklı modellerin herhangi bir harcama veya sözleşme olmadan işletmeniz için daha fazla keşfedilmeye değer olup olmadığını gösterir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu