tag API
Cloud AI (Bulut Yapay Zeka)
Bu sayfada API (Cloud AI (Bulut Yapay Zeka)) etiketi ile işaretlenmiş 7 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Bulut Yapay Zeka (Cloud AI), yapay zeka hesaplamalarının kullanıcının kendi donanımında değil Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ve Microsoft Azure gibi büyük bulut sağlayıcılarının veri merkezlerinde çalıştığı hizmet modelidir. "Hizmet Olarak Yapay Zeka" (AI-as-a-Service) olarak da bilinen bu yaklaşım, şirketlerin ve geliştiricilerin pahalı GPU veya TPU donanımı satın almak zorunda kalmadan güçlü makine öğrenimi modellerine API üzerinden erişmesini sağlar. Cloud AI'ın temel avantajı, büyük ölçekli model eğitimi ve çıkarımının (inference) özel altyapı gerektirmemesidir. Bir girişim, ChatGPT düzeyinde bir dil modeli çalıştırmak için on milyonlarca dolarlık sunucu satın almak yerine Anthropic Claude API, OpenAI GPT veya Google Gemini API'yi API anahtarıyla dakikalar içinde entegre edebilir. Bulut yapay zeka hizmetleri; doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görme, konuşma tanıma, öneri sistemleri ve büyük dil modeli (LLM) çıkarımı gibi geniş bir yelpazede sunulmaktadır. Her sağlayıcı farklı ücretlendirme modeli (token başına, dakika başına veya aylık sabit ücret) ve farklı gizlilik taahhütleri sunar. Özellikle Avrupa'da GDPR uyumluluğu açısından veri merkezinin coğrafi konumu (data residency) kritik bir seçim kriteridir. Edge AI ile karşılaştırıldığında Cloud AI, model boyutu ve kapasite konusunda neredeyse sınırsız esneklik sunarken internet bağlantısına ve gecikme (latency) toleransına bağımlı kalır.
Cloud AI (Bulut Yapay Zeka)
Bulut Yapay Zeka (Cloud AI), yapay zeka hesaplamalarının kullanıcının kendi donanımında değil Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ve Microsoft Azure gibi büyük bulut sağlayıcılarının veri merkezlerinde çalıştığı hizmet modelidir. "Hizmet Olarak Yapay Zeka" (AI-as-a-Service) olarak da bilinen bu yaklaşım, şirketlerin ve geliştiricilerin pahalı GPU veya TPU donanımı satın almak zorunda kalmadan güçlü makine öğrenimi modellerine API üzerinden erişmesini sağlar. Cloud AI'ın temel avantajı, büyük ölçekli model eğitimi ve çıkarımının (inference) özel altyapı gerektirmemesidir. Bir girişim, ChatGPT düzeyinde bir dil modeli çalıştırmak için on milyonlarca dolarlık sunucu satın almak yerine Anthropic Claude API, OpenAI GPT veya Google Gemini API'yi API anahtarıyla dakikalar içinde entegre edebilir. Bulut yapay zeka hizmetleri; doğal dil işleme (NLP), bilgisayarla görme, konuşma tanıma, öneri sistemleri ve büyük dil modeli (LLM) çıkarımı gibi geniş bir yelpazede sunulmaktadır. Her sağlayıcı farklı ücretlendirme modeli (token başına, dakika başına veya aylık sabit ücret) ve farklı gizlilik taahhütleri sunar. Özellikle Avrupa'da GDPR uyumluluğu açısından veri merkezinin coğrafi konumu (data residency) kritik bir seçim kriteridir. Edge AI ile karşılaştırıldığında Cloud AI, model boyutu ve kapasite konusunda neredeyse sınırsız esneklik sunarken internet bağlantısına ve gecikme (latency) toleransına bağımlı kalır.
Function Calling (Fonksiyon Çağırma)
Function Calling (Fonksiyon Çağırma), büyük dil modelinin kullanıcı tanımlı fonksiyonları ne zaman ve hangi argümanlarla çağıracağına karar verip JSON yapısında bir çağrı nesnesi döndürdüğü mekanizmadır. OpenAI tarafından 2023'te tanıtılan bu özellik, LLM'lerin dış sistemlerle yapılandırılmış biçimde entegre olmasını sağlar.
JSON (JavaScript Object Notation)
JSON (JavaScript Object Notation), insan tarafından okunabilir ve makineler arası veri değişimine uygun hafif bir metin tabanlı veri biçimidir. 2001 yılında Douglas Crockford tarafından tanımlanmış; günümüzde REST API'leri, yapılandırma dosyaları ve yapay zeka sistemleri arasında de facto veri alışveriş standardı haline gelmiştir. JSON dört temel değer tipi destekler: string, number, boolean (true/false), null. Bunların yanı sıra object ({key: value} çiftlerinden oluşur) ve array ([değerler listesi]) olmak üzere iki koleksiyonu vardır. Sözdizimi minimal ve doğrudan olduğundan tüm modern programlama dillerinde yerel destek mevcuttur. Yapay zeka ve LLM sistemlerinde JSON kritik öneme sahiptir: OpenAI, Anthropic ve diğer API sağlayıcıları sohbet turlarını, araç tanımlarını ve model yanıtlarını JSON formatında iletir. Function calling ve tool use mekanizmaları, modelin doğrudan JSON çıktısı üretmesini gerektirir. Yapılandırılmış çıktılar (Structured Outputs) özelliği, modelin JSON Schema'ya tam uyumlu çıktı vermesini zorunlu kılar. Pydantic ve Zod gibi kütüphaneler JSON'ı Python/TypeScript veri modellerine dönüştürmek için yaygın olarak kullanılır.
JSON Schema (JSON Şema)
JSON Schema, JSON belgelerinin yapısını, veri türlerini ve kısıtlamalarını tanımlamak için kullanılan bir bildirim standardıdır. Bir JSON belgesinin hangi alanları içermesi gerektiğini, her alanın türünü ve geçerli değer aralığını belirtir; bu sayede veri doğrulama ve belgeler arası anlaşma sağlanır.
Microservices Nedir? Mikro Hizmet Mimarisi Rehberi (Mikro Hizmet Mimarisi)
Microservices (mikro hizmet mimarisi), büyük ve monolitik bir yazılım uygulamasını, her biri kendi sorumluluğuna sahip küçük, bağımsız ve birbirleriyle iletişim kuran servisler topluluğuna bölen bir yazılım mimarisi yaklaşımıdır. Her mikro hizmet, belirli bir iş işlevini yerine getirir; kendi veritabanını yönetebilir, bağımsız olarak geliştirilip test edilebilir ve diğer servislerden bağımsız biçimde dağıtılabilir. Mikro hizmet mimarisi, geleneksel monolitik yapıların karmaşıklığını çözmek amacıyla 2010'lu yılların başında Netflix, Amazon ve Uber gibi büyük teknoloji şirketleri tarafından benimsendi. Monolitik bir uygulamada tüm bileşenler tek bir kod tabanında birbirine sıkıca bağlıdır; bu durum, küçük bir değişikliğin tüm uygulamanın yeniden derlenmesini ve dağıtılmasını gerektirmesi anlamına gelir. Mikro hizmetlerde ise her servis kendi yaşam döngüsüne sahiptir. Yapay zeka ve makine öğrenimi ekosisteminde mikro hizmetler kritik bir rol oynar. Bir AI ürününü bileşenlerine ayırmak, farklı ekiplerin bağımsız çalışmasına ve farklı dillerin ya da çerçevelerin kullanılmasına olanak tanır: örneğin veri önişleme servisi Python ile yazılırken API katmanı Go ile yazılabilir. Model serving, özellikle ayrı bir mikro hizmet olarak tasarlandığında ölçeklendirme kolaylaşır; yoğun talep dönemlerinde yalnızca bu servis ölçeklendirilir, tüm uygulama değil. Mikro hizmetler HTTP/REST, gRPC veya mesaj kuyrukları (Kafka, RabbitMQ) aracılığıyla birbirleriyle iletişim kurar. Her servisin kendi veri deposu olabilir; bu sayede hizmetler arası bağımlılık azalır ve geliştirme hızı artar. Ancak dağıtık sistemlerin getirdiği ağ gecikmesi, servis keşfi, veri tutarlılığı ve izlenebilirlik gibi yeni zorluklar da beraberinde gelir. Docker ve Kubernetes gibi konteyner teknolojileri, mikro hizmetlerin dağıtımını standartlaştırmış ve operasyonel yükü önemli ölçüde azaltmıştır. CI/CD pipeline'ları sayesinde her servis bağımsız olarak test edilip production'a alınabilir.
System Prompt (Sistem Promptu)
System Prompt (Sistem Promptu), büyük dil modellerine konuşma başlamadan önce verilen ve modelin kimliğini, davranış kurallarını, kısıtlamalarını ve görev bağlamını tanımlayan talimat metnidir. Kullanıcı mesajlarının önünde işlenir ve tüm oturum boyunca geçerlidir.
Tool Use (Araç Kullanımı (LLM))
Tool Use (Araç Kullanımı), büyük dil modellerinin metin üretmenin ötesine geçerek hesap makinesi çalıştırma, web arama, veritabanı sorgulama veya API çağırma gibi dış araçları kullanabilmesi yeteneğidir. Model, hangi aracın ne zaman çağrılacağına karar verir; araçtan dönen sonucu işleyerek nihai yanıtı üretir.