AI Modelini Serverless Ortamda Çalıştırma

Yapay zeka modellerini serverless ortamda çalıştırmak, modern bulut bilişiminin sunduğu esneklik ve maliyet etkinliğinden faydalanmanın en etkili yollarından biridir. Geleneksel sunucu tabanlı yaklaşımlara kıyasla serverless mimari, kaynakları yalnızca ihtiyaç duyulduğunda tahsis eder, otomatik ölçekleme sağlar ve altyapı yönetimini geliştiricilerden alır. Bu sayede AI modelleri, yüksek trafik dalgalanmalarında bile sorunsuz çalışır. Özellikle makine öğrenimi inference işlemleri için ideal olan bu yaklaşım, geliştiricilere odaklanmalarını kod ve modele bırakır. Bu makalede, AI modelinizi serverless platformlara entegre etmenin adım adım sürecini inceleyeceğiz; platform seçimi, model hazırlığı, deployment ve optimizasyon ipuçlarını ele alacağız. Pratik örneklerle desteklenmiş rehberimiz, kurumsal ekiplerin hızlıca uygulamaya geçmesini sağlayacak.

Serverless Platform Seçimi ve Uyumluluk Değerlendirmesi

AI modellerini serverless ortamda çalıştırmadan önce, platform seçimi kritik öneme sahiptir. AWS Lambda, Google Cloud Functions ve Azure Functions gibi hizmetler, Python, Node.js ve container tabanlı destek sunar. Seçim yaparken model boyutunu, latency gereksinimlerini ve entegrasyon ihtiyaçlarını göz önünde bulundurun. Örneğin, küçük modeller (100 MB altı) için Lambda idealdir; daha büyük modellerde ise AWS Lambda Containers veya Google Cloud Run tercih edilebilir. Bu platformlar, cold start sürelerini minimize etmek için provisioned concurrency gibi özellikler sağlar.

Platform uyumluluğunu değerlendirmek için şu adımları izleyin: İlk olarak model framework’ünüzü (TensorFlow, PyTorch veya scikit-learn) destekleyen runtime’ları kontrol edin. İkinci olarak, bağımlılıklarınızı (örneğin, NumPy, Pandas) Lambda Layers veya custom Docker image’larla paketleyin. Üçüncü olarak, maliyet simülasyonu yapın; serverless’te faturalama milisaniye bazlıdır ve invocation sayısı belirleyicidir. Pratik bir örnek: Bir görüntü sınıflandırma modeli için AWS Lambda’yı seçerseniz, model dosyasını S3 bucket’ına yükleyin ve Lambda function handler’ında boto3 ile erişin. Bu yaklaşım, %90’a varan altyapı maliyet tasarrufu sağlar.

AI Modeli Hazırlama ve Paketleme Süreci

Model Optimizasyonu Teknikleri

Modeli serverless’e uyarlamak için öncelikle boyutunu küçültün. Quantization ile float32 ağırlıkları int8’e dönüştürün; bu, model boyutunu %75 oranında azaltır ve inference hızını artırır. PyTorch’ta torch.quantization modülünü kullanarak post-training quantization uygulayın. Pruning ile gereksiz nöronları kaldırın; TensorFlow Model Optimization Toolkit bu işlemi kolaylaştırır. Örnek kod: Modelinizi ONNX formatına dönüştürün (tf2onnx veya torch.onnx.export ile), çünkü ONNX Runtime serverless runtime’larda yüksek performans sağlar. Bu adımlar sonrası modeliniz 50 MB altına iner, Lambda’nın 250 MB limitine uyar.

Bağımlılık Yönetimi ve Paketleme

Bağımlılıkları yönetmek için requirements.txt oluşturun ve pip install -t ile yerel bir dizine yükleyin. AWS Lambda için zip arşivine ekleyin veya Lambda Layers kullanın. Docker tabanlı deployment’ta, Dockerfile ile lightweight base image (python:3.9-slim) seçin ve multi-stage build uygulayın. Örnek Dockerfile:

• FROM python:3.9-slim as builder
• COPY requirements.txt .
• RUN pip install –target=/install -r requirements.txt
• FROM python:3.9-slim
• COPY –from=builder /install /opt
• COPY model.onnx /model/

Bu yapı, deployment paketini 100 MB altına indirir. Test için yerel olarak sam local invoke ile simüle edin.

Deployment, Test ve Ölçekleme Stratejileri

Deployment Adımları ve API Entegrasyonu

Deployment için AWS SAM veya Serverless Framework kullanın. SAM template’inde Lambda function tanımlayın, model S3 URI’sini environment variable olarak ayarlayın. Handler fonksiyonu: event’i parse edin, modeli yükleyin (onnxruntime.InferenceSession), input’u preprocess edin ve predict çağırın. API Gateway ile HTTP endpoint oluşturun; POST request’lerde JSON payload alın. Örnek handler:

import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession('model.onnx')
def lambda_handler(event, context):
    input_data = preprocess(event['data'])
    outputs = session.run(None, {'input': input_data})
    return {'result': postprocess(outputs)}

Deploy sonrası, CloudWatch Logs ile loglayın. Google Cloud Run için gcloud run deploy ile container image’ınızı yayınlayın.

Performans İzleme ve Otomatik Ölçekleme

İzleme için CloudWatch Metrics (duration, errors) ve X-Ray tracing entegre edin. Cold start’ları azaltmak için provisioned concurrency ayarlayın (örneğin, 10 concurrent execution). Ölçekleme: Lambda otomatik olarak 1000’e kadar scale eder; traffic pattern’ınıza göre reserved concurrency sınırlayın. Pratik takeaway: A/B testing için Canary deployment yapın, latency < 200ms hedefleyin. Maliyet optimizasyonu için Graviton2 (ARM) işlemcileri kullanın, %20 tasarruf sağlar.

AI modelinizi serverless ortamda çalıştırmak, kurumsal uygulamalarda yenilikçi ve sürdürülebilir bir çözüm sunar. Bu rehberdeki adımları takip ederek, ekipleriniz hızlı prototiplerden production’a geçiş yapabilir. Sürekli izleme ve iterasyonla, sisteminizi optimize edin; bu sayede rekabet avantajı kazanın ve kaynakları verimli kullanın.