Kaynaklar
Özel LLM'ler, GPU altyapısı, yapay zeka ajanları, entegrasyonlar, uyumluluk ve mobil test üzerine rehberler ve karşılaştırmalar; Nanobase AI'ın Silikon Vadisi'ndeki mühendisleri tarafından yazıldı.
Sigortada yapay zeka: risk değerlendirme ve hasar otomasyonu
Yapay zeka sigortada en çok belge girişi, hasar önceliklendirme ve sahtekârlık taramasında kazandırır. Risk değerlendirme ve hasar otomasyonuna pratik bir rehber.
Fiziksel cihaz olmadan AI mobil uygulama testi nasıl çalışır?
AI test ajanları Android ve iOS arayüz testlerini yerel emülatör ve simülatörlerde oluşturur ve çalıştırır; artık mobil testlerin çoğu için fiziksel cihaz gerekmez.
2026'da kurumsal en iyi açık ağırlıklı LLM'ler: hangisi dağıtılmalı?
2026'da kurumlar için en iyi açık ağırlıklı LLM'ler: Llama, Qwen 3, DeepSeek V3/R1, Mistral, Gemma 3 ve Phi-4; lisans, dil, bağlam ve GPU ihtiyacına göre karşılaştırıldı.
AB Yapay Zeka Yasası, GDPR, KVKK uyumlu LLM: kontrol listesi
AB Yapay Zeka Yasası, GDPR ve KVKK uyumlu LLM kontrol listesi: risk katmanları, tarihler, DPIA, VERBİS, bölge içi barındırma, PII maskeleme, denetim kayıtları.
H100 vs H200 vs B200: LLM çıkarımı için hangi GPU, ne zaman?
LLM çıkarımı için H100 vs H200 vs B200: 70B'ye kadar FP8'de H100, 405B veya DeepSeek R1 tek düğüme sığmalıyken H200, FP4 ve rack ölçeğinde verim için B200 tercih edilir.
70B, 405B ve DeepSeek R1 için kaç GPU gerekir?
LLM çıkarımı için kaç GPU gerekir: 70B FP8'de 2 H100 veya 1 H200, 405B 8 H100, DeepSeek R1 8 H200 gerektirir. Boyutlandırma tablosu, KV önbellek hesabı, uygulamalı örnek.
Kubernetes GPU Operator mu, Slurm mu: GPU kümesi hangisiyle?
Slurm çok düğümlü eğitim ve toplu HPC için, Kubernetes GPU Operator çıkarım ve servisler için; çoğu zaman ikisi birden gerekir. Karşılaştırma tablosu içeride.
2026'da LLM'i şirket içinde dağıtma: mimari, yığın, maliyet
2026'da şirket içi (on-premise) LLM dağıtımı: NVIDIA GPU'larında vLLM, TensorRT-LLM veya NIM ile ağ geçidi ve RAG arkasında sunulan açık ağırlıklı modeller.
Kendi GPU'lar mı, bulut API mi: token başına maliyet hesaplama
Kendi GPU'nuzda token başına maliyet = GPU-saat maliyeti / üretilen token. Tam maliyet modeli, örnek hesaplama ve bulut API'lerine karşı başabaş noktası burada.
RAG vs ince ayar: kurumsal LLM'ler için bir karar rehberi
RAG vs ince ayar: yanıtlar güncel belgelerden alıntı yapmalı ve erişim haklarına uymalıysa RAG kullanın; istikrarlı stil, biçim ve alan davranışı için ince ayar yapın.
vLLM vs TensorRT-LLM vs Ollama vs SGLang: hangisini çalıştırmalısınız?
vLLM, öntanımlı kurumsal LLM sunum motorudur; TensorRT-LLM zirve NVIDIA verimi sağlar, SGLang önek önbellekleme ve JSON çıktısında kazanır, Ollama geliştirme içindir.
MCP nedir ve kurumsal sistemler için bir MCP sunucusu nasıl kurulur?
MCP (Model Context Protocol), yapay zeka ajanlarının tek bir MCP sunucusu üzerinden kurumsal sistemleri çağırmasını sağlayan açık standarttır. Nasıl bir MCP sunucusu kurulur?
Bunu Nanobase AI ile hayata geçirmeye hazır mısınız?
Silikon Vadisi merkezli kurumsal yapay zeka mühendisliği şirketi ve NVIDIA Inception üyesi Nanobase AI; mimari, GPU altyapısı, devreye alma ve yönetilen işletim dâhil uçtan uca teslim eder.
Bizimle görüşün › hello@bumu.tech