Yapay Zeka Model Dosyalarının Boyutu ve GPU Sunucu Depolama Stratejisi
Modern yapay zeka projelerinde, özellikle GPU destekli sunucular üzerinde çalışan inference sistemlerinde model dosyalarının boyutu, altyapı planlamasının kritik bir parçasıdır. Geliştiriciler genellikle yalnızca işlem gücüne odaklanırken, model verilerinin depolanması ve yönetilmesi göz ardı edilir. Ancak, bu dosyaların büyüklüğü ve depolama mimarisi, hem performans hem de veri güvenliği açısından doğrudan belirleyicidir.
Standart Yaklaşımın Sınırları
Popüler bulut servislerinde model dosyaları genellikle paylaşımlı depolama üzerinde tutulur. Bu yapı, ilk bakışta kolay görünse de şu riskleri taşır:
- Kontrol Kaybı: Dosyaların nerede ve nasıl saklandığı konusunda tam şeffaflık yoktur.
- Gizlilik Açığı: Modeliniz, ticari sır veya özel veri içeriyorsa, üçüncü taraf erişim riskleri ortaya çıkar.
- Performans Darboğazı: Paylaşımlı depolama ağ gecikmesi ve IO sınırları nedeniyle GPU’nun veri besleme hızı düşebilir.
HatipTek felsefesinde, “Teknolojiniz. Kontrolünüz Altında.” ilkesi gereği, depolama mimarisi tamamen sizin sahipliğinizde olmalıdır.
Teknik Boyut: Model Dosyası Büyüklükleri
Model dosya boyutları, kullanılan mimariye ve parametre sayısına göre değişir:
- Küçük LLM’ler (1–3 milyar parametre): 2–6 GB arası
- Orta ölçekli LLM’ler (7–13 milyar parametre): 14–26 GB arası
- Büyük LLM’ler (30–70 milyar parametre): 60 GB ile 140+ GB arası
- Özel fine-tune edilmiş modeller: Temel model boyutuna ek olarak ek ağırlık dosyaları (5–20 GB)
Bu boyutlar yalnızca tek bir versiyon içindir. Versiyonlama, test modelleri ve farklı formatlar (FP32, FP16, INT8) gibi faktörler toplam depolama ihtiyacını katlayabilir.
Depolama Kapasitesi Hesaplama
GPU sunucu altyapısında model depolama planı yaparken şu formül ile başlangıç hesabı yapılabilir:
Toplam Depolama İhtiyacı = (Model Boyutu x Versiyon Sayısı) + Eğitim Veri Seti Boyutu + Çıktı/Log Arşivleri
Örnek:
– 13B parametreli bir model (26 GB)
– 3 versiyon (78 GB)
– Eğitim veri seti (150 GB)
– Log ve çıktı arşivi (50 GB)
Toplam: ~278 GB
Bu miktar yalnızca bir proje içindir. Birden fazla model veya deneysel çalışma yapılıyorsa, kapasiteyi terabaytlar seviyesine çıkarmak gerekir.
HatipTek Özel Sunucu Yaklaşımı
HatipTek, GPU sunucu kurulumlarında depolamayı şu şekilde konumlandırır:
- NVMe SSD Katmanı: Model dosyalarına düşük gecikmeli erişim (7 GB/s’ye kadar okuma hızı)
- Yerel RAID Yapısı: Veri bütünlüğü ve hız için RAID-10 konfigürasyonu
- Ayrık Model Depolama: Her modelin ayrı disk bölümü veya fiziksel disk üzerinde tutulması
- Offline Yedekleme: İnternet bağlantısından bağımsız, fiziksel erişim kontrollü yedekleme
Bu yapı, hem model yükleme sürelerini optimize eder hem de dış erişim risklerini ortadan kaldırır. Paylaşımlı bulut yerine kendi GPU sunucunuzda bu tasarımı uygulamak, model dosyalarının güvenliğini ve performansını sizin kontrolünüze verir.
Sonuç
Model dosyalarının boyutu yalnızca disk doluluk oranı değil, GPU sunucu mimarinizin performansını ve güvenliğini belirleyen stratejik bir faktördür. Gereksiniminizi doğru hesaplamak ve depolama mimarinizi buna göre tasarlamak, sürdürülebilir ve güvenli yapay zeka altyapısının temelidir. HatipTek olarak, model dosyalarınızı ve depolama kapasitenizi tamamen sizin sahipliğinizde olacak şekilde planlıyor ve kuruyoruz.
Daha detaylı depolama ve GPU sunucu konfigürasyonu için bizimle iletişime geçebilirsiniz: https://hatiptek.com.tr/iletisim/
Bir yanıt yazın