tag AWS
Amazon Bedrock (Amazon Bedrock)
Bu sayfada AWS (Amazon Bedrock (Amazon Bedrock)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Amazon Bedrock, Amazon Web Services (AWS) tarafından sunulan ve işletmelerin lider yapay zeka şirketlerinin temel modellerine (foundation model) AWS altyapısı üzerinden erişmesini kolaylaştıran tam yönetimli bir bulut platformudur. Nisan 2023'te önizleme olarak duyurulan ve Kasım 2023'te genel kullanıma açılan Amazon Bedrock, model altyapısını yönetme yükünü ortadan kaldırarak geliştiricilerin ve işletmelerin doğrudan AI uygulama geliştirmeye odaklanmasını mümkün kılar. Platform üzerinden erişilebilen modeller arasında Anthropic'in Claude serisi, Meta'nın Llama modelleri, Mistral AI, Amazon'un kendi geliştirdiği Titan modelleri, Cohere, AI21 Labs ve Stability AI yer alır. Bu çeşitlilik, farklı kullanım senaryoları için en uygun modelin seçilmesine imkân tanır. Amazon Bedrock'un öne çıkan bileşenlerinden biri Bilgi Tabanları (Knowledge Bases) özelliğidir. Bu özellik, kurumsal belge ve veri kaynaklarının vektör veri tabanlarına yüklenerek otomatik RAG (Retrieval-Augmented Generation) akışlarının oluşturulmasını kolaylaştırır. Ajanlar (Agents) bileşeni ise modellerin dış araçları ve API'ları kullanarak çok adımlı görevleri otonom olarak tamamlamasını mümkün kılar. Guardrails özelliği ile içerik filtreleme, zararlı içerik engelleme ve kişisel verilerin (PII) tespiti gibi güvenlik katmanları uygulamaların üzerine eklenir. Model Customization kapsamında ince ayar (fine-tuning) ve sürekli ön eğitim (continued pre-training) desteği de mevcuttur. 2024-2025 döneminde platforma eklenen Bedrock Studio, düşük kodlu (low-code) bir arayüzle ekiplerin hızlı prototip oluşturmasına imkân tanır. Model Evaluation modülü farklı modellerin yanıt kalitesini, tutarlılığını ve güvenliğini kıyaslamalı biçimde ölçer; bu özellik, en uygun modeli seçme sürecini sistematik hale getirir. Güvenlik açısından Amazon Bedrock, AWS'in IAM yetkilendirme sistemi, VPC uç noktaları ve AWS KMS şifreleme altyapısıyla tam entegre çalışır. AWS, kullanıcıların Bedrock üzerinden ilettiği sorgu ve verileri model eğitiminde kullanmadığını taahhüt eder. Fiyatlandırma modeli genellikle token başına ödeme (on-demand) veya rezerve kapasite (provisioned throughput) şeklindedir. Amazon Bedrock, Google Vertex AI ve Microsoft Azure OpenAI Hizmeti ile rekabet ederek kurumsal bulut yapay zeka platformları arasındaki yerini güçlendirmiştir.
Amazon Bedrock (Amazon Bedrock)
Amazon Bedrock, Amazon Web Services (AWS) tarafından sunulan ve işletmelerin lider yapay zeka şirketlerinin temel modellerine (foundation model) AWS altyapısı üzerinden erişmesini kolaylaştıran tam yönetimli bir bulut platformudur. Nisan 2023'te önizleme olarak duyurulan ve Kasım 2023'te genel kullanıma açılan Amazon Bedrock, model altyapısını yönetme yükünü ortadan kaldırarak geliştiricilerin ve işletmelerin doğrudan AI uygulama geliştirmeye odaklanmasını mümkün kılar. Platform üzerinden erişilebilen modeller arasında Anthropic'in Claude serisi, Meta'nın Llama modelleri, Mistral AI, Amazon'un kendi geliştirdiği Titan modelleri, Cohere, AI21 Labs ve Stability AI yer alır. Bu çeşitlilik, farklı kullanım senaryoları için en uygun modelin seçilmesine imkân tanır. Amazon Bedrock'un öne çıkan bileşenlerinden biri Bilgi Tabanları (Knowledge Bases) özelliğidir. Bu özellik, kurumsal belge ve veri kaynaklarının vektör veri tabanlarına yüklenerek otomatik RAG (Retrieval-Augmented Generation) akışlarının oluşturulmasını kolaylaştırır. Ajanlar (Agents) bileşeni ise modellerin dış araçları ve API'ları kullanarak çok adımlı görevleri otonom olarak tamamlamasını mümkün kılar. Guardrails özelliği ile içerik filtreleme, zararlı içerik engelleme ve kişisel verilerin (PII) tespiti gibi güvenlik katmanları uygulamaların üzerine eklenir. Model Customization kapsamında ince ayar (fine-tuning) ve sürekli ön eğitim (continued pre-training) desteği de mevcuttur. 2024-2025 döneminde platforma eklenen Bedrock Studio, düşük kodlu (low-code) bir arayüzle ekiplerin hızlı prototip oluşturmasına imkân tanır. Model Evaluation modülü farklı modellerin yanıt kalitesini, tutarlılığını ve güvenliğini kıyaslamalı biçimde ölçer; bu özellik, en uygun modeli seçme sürecini sistematik hale getirir. Güvenlik açısından Amazon Bedrock, AWS'in IAM yetkilendirme sistemi, VPC uç noktaları ve AWS KMS şifreleme altyapısıyla tam entegre çalışır. AWS, kullanıcıların Bedrock üzerinden ilettiği sorgu ve verileri model eğitiminde kullanmadığını taahhüt eder. Fiyatlandırma modeli genellikle token başına ödeme (on-demand) veya rezerve kapasite (provisioned throughput) şeklindedir. Amazon Bedrock, Google Vertex AI ve Microsoft Azure OpenAI Hizmeti ile rekabet ederek kurumsal bulut yapay zeka platformları arasındaki yerini güçlendirmiştir.
Cloud AI (Bulut Yapay Zeka)
Bulut Yapay Zeka (Cloud AI), yapay zeka modellerinin son kullanıcı cihazı yerine uzak veri merkezlerinde — genellikle Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure veya OpenAI, Anthropic ve Google gibi sağlayıcıların yönetilen platformlarında — çalıştırılması ve API üzerinden tüketilmesi yaklaşımını tanımlar. "Hizmet Olarak Yapay Zeka" (AI-as-a-Service, AIaaS) olarak da bilinen bu model, şirketlerin ve geliştiricilerin pahalı GPU veya TPU donanımı satın almak zorunda kalmadan güçlü makine öğrenimi modellerine HTTP isteğiyle dakikalar içinde erişmesine olanak tanır. Bulut AI'nın temel avantajı sıfır donanım yatırımı, anında ölçeklenebilirlik ve sürekli güncellenen model erişimidir. Bir girişim, ChatGPT düzeyinde bir dil modeli çalıştırmak için milyonlarca dolarlık sunucu satın almak yerine Claude API, OpenAI GPT veya Google Gemini'yi API anahtarıyla entegre eder; kullandığı kadar öder. Pratikte bugün kullandığımız ChatGPT, Claude, Gemini ve Midjourney gibi araçların tamamı bu altyapıda çalışır. Tipik kullanım alanları arasında müşteri destek otomasyonu, kurumsal arama, içerik üretimi, kod asistanları, çağrı merkezi özetleme ve büyük ölçekli RAG sistemleri yer alır. Bulut sağlayıcıları ayrıca bölgesel veri saklama seçenekleri, müşteri yönetimli şifreleme anahtarları ve SOC 2 uyumluluğu gibi kurumsal güvenlik özellikleri sunar. Bununla birlikte bulut AI; ağ gecikmesi, kullandıkça büyüyen API maliyetleri, üçüncü taraf veri politikası ve çevrimdışı senaryolarda erişimin kesilmesi gibi gerçek dezavantajlar taşır. Avrupa'da GDPR uyumluluğu açısından veri merkezinin coğrafi konumu (data residency) kritik bir seçim kriteridir. Edge AI ile karşılaştırıldığında bulut AI model boyutu ve kapasite konusunda neredeyse sınırsız esneklik sunarken internet bağlantısına bağımlı kalır; bu yüzden pek çok kurum hassas verileri cihazda işleyip ağır görevleri buluta devreden hibrit mimarileri tercih eder.