SambaNova Systems ve Gradio, geliştiricilerin birkaç satır kodla en hızlı yapay zeka çıkarım platformlarından birine erişmelerini sağlayan yeni bir entegrasyonu duyurdu. Bu ortaklık, yüksek performanslı yapay zeka modellerini daha erişilebilir hale getirmeyi ve yapay zekayı geliştiriciler ve işletmeler arasında daha hızlı benimsetmeyi amaçlıyor.
“Bu entegrasyon, geliştiricilerin SambaNova oyun alanından kod kopyalayıp SambaNova açılabilecek. Oyunluk ve sadece birkaç satır kodla birkaç dakika içinde bir Gradio web uygulaması çalıştırmasını sağlar,”. Gradio’dan ML Growth Lead Ahsen Khaliq VentureBeat’e verdiği demeçte şunları söyledi: “SambaNova Cloud gücünden yararlanan süper hızlı çıkarım için, bu geliştiriciler için ve son kullanıcılar için harika bir kullanıcı deneyimi anlamına gelir.”
SambaNova ile GPUs’dan Öte: Yapay Zeka İşlemeinde Veri Akışı Mimarisinin Yükselişi
Silikon Vadisi merkezli bir girişim olan SambaNova, veri akışı mimarisi yongalarıyla yapay zeka donanım alanında dikkat çekiyor. Bu yongalar, şirketin iddia ettiği “dünyanın en hızlı yapay zeka çıkarım hizmetini” sunarak geleneksel GPU’ları yapay zeka iş yükleri için geride bırakmayı hedefliyor.
SambaNova platformu, Meta’nın Llama 3.1 405B modelini 132 token/saniye hızında tam hassasiyetle çalıştırabiliyor; bu özellik ölçeklenebilir bir şekilde yapay zekayı uygulamak isteyen işletmeler için önem taşıyor.
Koddan Buluta: Yapay Zeka Uygulama Geliştirme Sürecinin Kolaylaştırılması
SambaNova-Gradio entegrasyonu, geliştiricilere yüksek performanslı yapay zeka ile deney yapmaya sorunsuz bir giriş noktası sunuyor. Kullanıcılar, desteklenen herhangi bir modele web uygulaması entegre etmek ve bunu kendi başlarına birkaç dakika içinde barındırmak için SambaNova’nın ücretsiz katmanına erişebiliyor. Bu kolaylık, son zamanlardaki endüstri eğilimleriyle uyumlu olarak, yapay zeka uygulama geliştirme sürecini basitleştirmeyi amaçlıyor.
Yapay Zeka’nın Gizli Maliyetleri: Hız, Ölçek ve Sürdürülebilirlik
Entegrasyon, yüksek performanslı yapay zekayı daha erişilebilir hale getirse de, devam eden yapay zeka yonga rekabetinin uzun vadeli etkileri hakkında sorular akla gelmektedir. Şirketler daha hızlı işlem hızları sunmaya yarışırken, enerji tüketimi, ölçeklenebilirlik ve çevresel etki endişeleri artmaktadır.
Hız gibi işlem ölçütlerine odaklanmak önemli olsa da, yapay zeka dağıtımında diğer önemli faktörlerin gölgede kalması potansiyel riskler oluşturabilir. Kurumlar yapay zekayı iş süreçlerine entegre ettikçe, hızı sürdürülebilirlikle dengelemeleri gerekecek, bunun içinde enerji tüketimi ve soğutma gereksinimlerini göz önünde bulundurmaları gerekecek.
