Generative AI Uygulamaları İçin AWS Mimarisi

Üretken Yapay Zeka (Generative AI), iş dünyasını kasıp kavuruyor. Chatbotlardan görsel oluşturmaya, kod yazımından veri analizine kadar her alanda devrim yaratıyor. Ancak bu devrimi kendi şirketinizde hayata geçirmek için doğru bir altyapıya ihtiyacınız var. AWS, GenAI projeleri için "hazır servislerden" "kendi altyapını yönet" modeline kadar geniş bir yelpaze sunar.

Bu yazıda, GenAI iş yükleri için en popüler üç AWS mimari bileşenini inceleyeceğiz: Amazon Bedrock, Amazon EKS ve GPU Node'lar.

1. Amazon Bedrock: En Hızlı Başlangıç

Eğer amacınız, sıfırdan bir model eğitmek değil, mevcut en iyi modelleri (Foundation Models) kullanarak hızlıca uygulama geliştirmekse, Amazon Bedrock sizin için biçilmiş kaftandır.

• Nedir? AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta ve Amazon'un kendi modellerine tek bir API üzerinden erişim sağlayan tam yönetilen (fully managed) bir servistir.
• Avantajı: Sunucu yönetimi yok (Serverless). Altyapı ile uğraşmazsınız. Verileriniz model eğitimi için kullanılmaz, güvenlidir.
• Kullanım Alanı: Müşteri hizmetleri botları, metin özetleme, RAG (Retrieval-Augmented Generation) uygulamaları.

2. Amazon EKS ve GPU Node'lar: Tam Kontrol ve Özelleştirme

Eğer açık kaynaklı bir modeli (Llama 2, Mistral vb.) kendi verilerinizle ince ayar (fine-tuning) yapmak veya tamamen kendi modelinizi eğitmek istiyorsanız, daha fazla kontrole ve güce ihtiyacınız vardır.

• Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service): Yapay zeka iş yüklerini konteynerler içinde çalıştırmak ve ölçeklemek için endüstri standardıdır. Kubernetes Danışmanlığı hizmetimizle EKS kurulumunuzu optimize edebilirsiniz.
• EC2 GPU Instance'ları: Model eğitimi ve çıkarımı (inference) için yüksek işlem gücü gerekir. AWS'in P4, P5 (NVIDIA A100/H100) veya daha uygun maliyetli g5 serisi instance'larını EKS üzerinde worker node olarak kullanabilirsiniz.
• Karpenter ile Ölçekleme: GPU sunucuları pahalıdır. EKS üzerinde Karpenter kullanarak, sadece eğitim işi (training job) başladığında GPU sunucularını açıp, iş bitince kapatarak devasa maliyet tasarrufu sağlayabilirsiniz.

3. Veri Depolama ve Vektör Veritabanları

GenAI uygulamalarının hafızası olması için Vektör Veritabanlarına ihtiyaç vardır.

• Amazon OpenSearch Service (Serverless): Vektör arama yeteneği ile RAG mimarilerinin kalbinde yer alır.
• Amazon Aurora (pgvector): PostgreSQL seviyorsanız, Aurora veritabanınızı vektör depolamak için kullanabilirsiniz.

Hangi Yolu Seçmeli?

• Hız ve Kolaylık: Amazon Bedrock.
• Kontrol ve Özelleştirme: Amazon EKS + EC2 GPU.
• Maliyet Odaklı: EKS üzerinde Spot GPU kullanımı veya AWS Trainium/Inferentia çipleri.

Yapay zeka yolculuğunuzda doğru mimariyi kurmak, projenin başarısı için kritiktir. İhtiyaçlarınıza en uygun GenAI altyapısını tasarlamak için AWS Danışmanlığı ekibimizden destek alabilirsiniz.