Merhaba,

İlgimi çeken yeni teknolojiler olduğunda daha bir tutkuyla yazasım geliyor. Dahası, bu heyecan verici konuları, yazmaya başladığım ikinci fantastik romanımın kurgusuna da nasıl yerleştirebilirim diye beynim arka planda harıl harıl çalışmakta.  ilk fantastik bilim kurgu kitabımı Ocak 2023’te yayınladım biliyorsunuz, “Karanlığın İçindeki Sevda”.  Özel bulut, artırılmış gerçeklik, yapay zeka, insan klonlama, robotlar, telapati, siber güvenlik gibi pek çok teknoloji bu kitabımın kurgusunun içinde yer alıyor.  Teknoloji ile kurgulanan ve hatta içinde saf ve duru bir romantizm ile katıksız bir sevginin yer aldığı bu heyecan verici serüveni merak edenler için kitabım tüm online e-ticaret sitelerinde satılmaktadır.

Kitabımın reklamını yaptıktan sonra, bugün yazacağım konuya başlayayım artık.  😊 İlk başlangıç olarak GPU’nun (Graphics Progressing Unit), yapay zeka (Artificial Intelligence: AI) ve derin öğrenme (Deep Learning: DL) için önemine değinmek istiyorum.

Bir GPU (Graphics Processing Unit), yüksek verimli matris işlemleri ve paralel işlemler konusunda CPU’ya (Central Processing Unit) göre çok daha yeteneklidir. Yani, bir GPU, bir CPU’ya göre çok daha fazla işlemi aynı anda gerçekleştirebilir. Ayrıca, bir GPU, bir CPU’ya göre çok daha fazla bellek band genişliğine sahip olabilir, bu da büyük veri setlerinin hızlı bir şekilde işlenmesine olanak sağlar. Bu özellikler, yapay zeka ve özellikle derin öğrenme uygulamaları için oldukça gereklidir. Derin öğrenme, büyük miktarda veriyi işlemek ve modellemek için matris işlemlerine ve paralel işleme gücüne güçlü bir şekilde bağımlıdır. Bu nedenle, CPU yerine GPU’nun kullanılması, bu tür uygulamaların hızını ve verimliliğini önemli ölçüde artıracaktır.

Derin öğrenme algoritmaları, genellikle büyük veri setleri üzerinde milyonlarca veya hatta milyarlarca parametre ile karmaşık matematiksel işlemler gerçekleştirmektedir. Bu tür işlemler, genellikle matris çarpımı ve diğer yüksek performanslı hesaplama görevlerini içerir. İşte burada GPU’ların yetenekleri devreye girer.

GPU’lar ayrıca, özellikle derin öğrenme algoritmalarında kullanılan çok sayıda işlemi aynı anda gerçekleştirme yeteneği ile de öne çıkarlar. Bu, derin öğrenme algoritmalarının paralel doğasına çok uygundur. Derin öğrenme algoritmaları, genellikle aynı işlemi bir veri setindeki çok sayıda farklı öğeye uygulama eğilimindedir. Bu, bir GPU’nun çok sayıda işlemi aynı anda gerçekleştirme yeteneği ile mükemmel bir şekilde eşleşir.

Sonuç olarak, bir GPU, AI ve DL uygulamalarında çok daha hızlı ve daha verimli sonuçlar elde etmek için kritik bir araç olarak karşımıza çıkmaktadır. Özellikle büyük veri setleri ve karmaşık algoritmalar söz konusu olduğunda GPU’nun gücü daha belirgin bir şekilde ön plana çıkmaktadır. Bir GPU’nun paralel işleme yeteneği ve yüksek hızlı matris işlemlerini yapabilme gücü, bu tür uygulamaların hızını ve doğruluğunu önemli ölçüde artırmaktadır. Elbette bu sayede hem uygulama geliştiricileri hem de son kullanıcılar önemli avantajlar elde ederler.

Şimdi gelelim, benim özellikle gözbebeğim olan 😊 Red Hat OpenShift ile GPU özelinde neler yapabilirizi konuşmaya.

Red Hat OpenShift, kapsamlı bir Kubernetes tabanlı, kurumsal düzeyde uygulama platformudur. Kubernetes, genellikle büyük ölçekli ve dağıtılmış uygulamalar için kullanılır ve çok sayıda makine arasında çalışmayı kolaylaştırır. Bu, yapay zeka ve derin öğrenme iş yüklerini dağıtmak ve ölçeklendirmek için ideal bir çözümdür.

OpenShift, çeşitli donanım türlerini destekler ve bu destek, doğal olarak GPU’ları da içerir. GPU’ların kullanılması, OpenShift üzerinde çalışan yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarını hızlandırır. OpenShift, uygulamaların GPU kaynaklarına erişimini ve bunların kullanımını yönetebilir. Bu özellik, uygulamaların performansını optimize etmek ve kaynakları verimli bir şekilde kullanmak için önemlidir.

OpenShift’in sunduğu genel özellikler nelerdir dersek?

Kapsamlı Kubernetes Desteği: OpenShift, Kubernetes’in tüm özelliklerini ve avantajlarını sunar, bu da uygulamaların kolayca ölçeklendirilebilmesini ve yönetilebilmesini sağlar.

Donanım Desteği: OpenShift, GPU gibi çeşitli donanım türlerini destekler. Bu, GPU’ları kullanarak yapay zeka ve derin öğrenme uygulamalarını hızlandırır.

Operatör Ekosistemi: OpenShift, kullanıcıların uygulama yaşam döngüsünü yönetmelerine yardımcı olmak için bir dizi operatör sunar. Operatörler, uygulamaların güncellenmesini, yedeklenmesini, ölçeklenmesini ve daha fazlasını otomatikleştirebilir.

Güvenlik ve Uyumluluk: OpenShift, bir dizi güvenlik ve uyumluluk özelliği sunar. Bu, uygulamaların güvende ve düzenlemelere uygun bir şekilde çalıştığını sağlar.

DevOps Entegrasyonları: OpenShift, CI/CD (Sürekli Entegrasyon/Sürekli Dağıtım) araçları gibi bir dizi DevOps aracıyla entegre olabilir. Bu, uygulama geliştirme ve dağıtım süreçlerini hızlandırabilir ve otomatikleştirebilir.

Red Hat OpenShift, çeşitli GPU donanımlarını desteklemektedir. Ancak genel olarak, NVIDIA’nın CUDA uyumlu GPU’ları genellikle yapay zeka ve derin öğrenme görevleri için en yaygın kullanılanlar arasında bulunmaktadır. NVIDIA’nın Tesla, Titan ve Quadro serisi GPU’ları özellikle bu tür işlemler için optimize edilmiştir.

OpenShift, NVIDIA GPU Operator sayesinde NVIDIA GPU’larına mükemmel bir şekilde entegre olabilir. Bu operatör, GPU’ların kolay bir şekilde yönetilmesini ve izlenmesini sağlar. GPU kaynaklarını bir Kubernetes kümesine eklemek, yönetmek ve izlemek için tasarlanmış bir dizi bileşeni otomatik olarak dağıtır.

Özellikle önerilen bir GPU modeli yoktur, çünkü doğru seçim, genellikle belirli iş yükünüze, bütçenize ve diğer gereksinimlerinize bağlıdır. Ancak genel bir kural olarak, daha fazla çekirdek ve bellek kapasitesine sahip bir GPU, daha karmaşık ve büyük ölçekli yapay zeka ve derin öğrenme işlemleri için daha uygundur.

Red Hat OpenShift platformu, veri bilimi uygulamalarını geliştirmek, dağıtmak ve ölçeklendirmek için bir dizi özellik ve yetenek sunar. OpenShift, veri bilimi ve makine öğrenmesi projeleri için oldukça uygundur çünkü bu tür projeler, genellikle büyük miktarda veriyle çalışmayı ve karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmeyi gerektirir.

Red Hat OpenShift, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin veri bilimi uygulamalarını hızla oluşturmasına ve dağıtmasına olanak sağlar. Bu, OpenShift’in konteyner tabanlı mimarisi sayesinde mümkündür. Konteynerler, bir uygulamanın kodunu, bağımlılıklarını ve yapılandırmalarını bir araya getirir, böylece uygulama herhangi bir ortamda sorunsuzca çalışabilir.

OpenShift, veri bilimcilerin veri önişleme, model eğitme ve sonuçları analiz etme gibi görevleri gerçekleştirmek için kullanabileceği bir dizi veri bilimi ve makine öğrenmesi aracını destekler. Örneğin, Jupyter notebooklar, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ve daha fazlasını içerir.

OpenShift, yüksek hızlı veri işleme ve karmaşık hesaplamalar için GPU’ları da desteklediğine göre,  geliştiricilerin büyük veri setlerini işlemek ve karmaşık makine öğrenmesi modellerini eğitmek için elini son derece rahatlatacaktır.

OpenShift’in bir diğer önemli özelliği de ölçeklenebilirliktir. Bir uygulamanın kaynak gereksinimleri arttıkça veya azaldıkça, OpenShift otomatik olarak daha fazla veya daha az konteyner ayırabilir. Bu, bir veri bilimi uygulamasının iş yüklerine dinamik olarak yanıt vermesine olanak sağlar.

Son olarak, OpenShift, veri bilimcilerin ve geliştiricilerin uygulamalarını hızlı bir şekilde güncelleme ve yeniden dağıtma yeteneği sunar. Elbette bu özellik,  bir veri bilimi projesi sürekli gelişir ve değişirken son derece değerli bir hal alır.

OpenShift’in bünyesinde barındırdığı faydalı özellikler, GPU desteği bir yana, veri bilimcilerin en hoşuna gidecek bir çözüm, “Red Hat OpenShift Data Science” (RHODS) olarak sektöre hediye edilmiş durumda. Bu konuda detaylı yazıma, https://www.linkedin.com/pulse/red-hat-openshift-data-science-sarav-asiye-yigit/?trackingId=%2FgLHeRCoQ%2B67BQbGdNNryQ%3D%3D linkinden ulaşabilirsiniz.

Bu noktada şöyle bir detay yazmam gerekir.

Open Data Hub, Red Hat OpenShift üzerinde çalışan, açık kaynaklı bir veri bilimi platformudur. ODH, JupyterHub, Spark, Kafka, Seldon ve diğer birçok popüler açık kaynaklı veri bilimi aracını bir araya getirir. Bu platform, veri bilimi yaşam döngüsünün her aşamasında, veri mühendisliğinden model eğitime ve dağıtıma kadar destek sunar.

RHODS ise Open Data Hub’ın Red Hat tarafından desteklenen ve ürünleştirilmiş bir sürümüdür. RHODS, OpenShift üzerinde çalışır ve Open Data Hub’da bulunan aynı temel bileşenlere ve özelliklere sahiptir, ancak Red Hat tarafından desteklenen, test edilen ve güvence altına alınan bileşenlerle birlikte gelir.

Özetle, RHODS, Open Data Hub’ın kurumsal bir sürümüdür. Open Data Hub, topluluk tarafından desteklenen açık kaynaklı bir projedir, oysa RHODS, Red Hat tarafından desteklenen ve ticari olarak sunulan bir üründür.

RHODS’un içerdiği bazı bileşenlere ve özelliklere aşağıdaki gibi vurgu yapmak isterim.

JupyterHub: Kullanıcıların Jupyter notebookları oluşturup yönetmelerini sağlayan bir merkezi sunucudur. Jupyter, veri bilimi ve makine öğrenmesi projeleri için oldukça popüler bir araçtır çünkü kod, görselleştirmeler ve açıklamaları tek bir belgede birleştirir.

KubeFlow: Kubernetes için makine öğrenimi iş yüklerini kolaylaştırmak amacıyla tasarlanmış bir platform olan Kubeflow, RHODS tarafından desteklenmektedir. Kubeflow, makine öğrenimi iş yüklerini ölçeklendirme, dağıtma ve yönetme yetenekleri sunar.

Seldon: Seldon, makine öğrenimi modelini Kubernetes üzerinde ölçeklendirme ve dağıtma yeteneği sunan açık kaynaklı bir platformdur. RHODS’un bu entegrasyonu sayesinde, kullanıcılar eğitilmiş modellerini hızla üretime alabilirler.

Model Hizmete Alma ve Yönetme: RHODS, makine öğrenmesi modellerinin hızlı ve etkili bir şekilde hizmete alınmasını ve yönetilmesini sağlar. Bu, modelleri hızla üretim ortamlarına taşımayı ve orada yönetmeyi kolaylaştırır.

GPU Desteği: RHODS, GPU’ları destekler. Bu, genellikle büyük miktarda veri üzerinde karmaşık hesaplamalar yapmak için kullanılır.

Grafana ve Prometheus: Bu araçlar, OpenShift üzerinde çalışan uygulamaların izlenmesi ve görselleştirilmesi için kullanılır. RHODS, bu izleme araçlarına entegre olarak, makine öğrenimi iş yüklerinin performansını izleme ve optimize etme yeteneği sunar.

MLflow: MLflow, makine öğrenimi yaşam döngüsünün her aşamasını izlemenizi, yönetmenizi ve belgelendirmenizi sağlayan açık kaynaklı bir platformdur. RHODS, MLflow entegrasyonu sayesinde, makine öğrenimi projelerinin izlenmesi, yönetilmesi ve optimize edilmesi süreçleri daha basit hale gelir.

Entegrasyonlar: RHODS, bir dizi veri kaynağı ve diğer araçlarla entegre olabilir. Bu, veri bilimcilerin ve makine öğrenmesi mühendislerinin ihtiyaç duydukları veri ve araçlara kolayca erişebilmelerini sağlar.

Sonuç olarak, RHODS, veri bilimi ve makine öğrenmesi ekiplerinin projelerini hızla ve verimli bir şekilde geliştirmelerini, dağıtmalarını ve ölçeklendirmelerini sağlar. Bu özellikleriyle, RHODS, bu tür projeler için ideal bir platform haline gelir. Elbette özelliklerin çoğu, OpenShift’in konteyner tabanlı mimarisi ve ölçeklenebilirliği sayesinde mümkün olmaktadır.

Yani diyebilirim ki, RHODS ve Red Hat OpenShift, veri bilimi ve makine öğrenmesi ekiplerinin ellerini rahatlatmak için biraraya gelmiş iki uyumlu, yardımcı arkadaş. 😊 İster büyük bir kuruluşta çalışıyor olun, isterse bir start-up’ta, Red Hat OpenShift ve RHODS’un sunduğu esneklik ve geniş özellik yelpazesi sayesinde veri bilimi projelerinizi bir sonraki seviyeye taşıyabilir ve ciddi bir farklılık oluşturabilirsiniz.

Sarav Asiye Yiğit – 6 Ağustos 2023