Hizmet yolu · İş akışı · Türkiye
Distributed training cluster ile AI model eğitimi GPU kiralama: H100, A100 ve H200 üzerinde PyTorch, TensorFlow, JAX, DeepSpeed ZeRO ve FSDP. Computer vision, tabular ML ve multi-modal iş yükleri — LoRA/domain LLM için LLM Fine-Tuning yoluna bakın. KVKK uyumlu Türkiye lokasyonu; İstanbul, Ankara, İzmir erişimi.
Türkiye'de AI model eğitimi ve derin öğrenme GPU kiralama ihtiyacı olan ekipler için H100, A100 ve H200 tabanlı eğitim cluster altyapısı sunuyoruz. İstanbul fintech ekiplerinden Ankara savunma AR-GE gruplarına, İzmir sağlık AI startup'larından Eskişehir ve Kocaeli teknokent projelerine kadar PyTorch, TensorFlow ve JAX ile distributed training (DDP, FSDP, DeepSpeed ZeRO) kurulumu yapılır. Docker ve JupyterLab ortamları hazır teslim edilir; checkpoint yedekleme, NVMe dataset yerleşimi ve WandB/MLflow entegrasyonu desteklenir. Bu yol computer vision, tabular ML, multi-modal ve akademik HPC eğitimine odaklıdır — LoRA/QLoRA ve Türkçe domain LLM uyarlama için LLM Fine-Tuning hizmetini tercih edin. KVKK uyumlu Türkiye lokasyonlu sunucularda eğitim verileriniz yurt içinde kalır.
Tek kartlık prototipten multi-GPU cluster'a geçişte VRAM, batch size ve precision (FP16/BF16/FP8) birlikte planlanır. Computer vision, tabular ML, multi-modal ve akademik HPC iş yüklerinde aynı filo üzerinden saatlik veya aylık faturalandırma seçilir. Llama/Mistral üzerinde LoRA, QLoRA veya Türkçe corpus fine-tuning için LLM Fine-Tuning; production API için Inference hizmetine geçiş iç linklerle bağlanır.
AI Eğitimi iş yükünü saatler içinde üretime taşıyan yol.
Model boyutu, VRAM, precision ve framework ihtiyacını birlikte belirleriz; H100, A100 veya H200 önerisi çıkar.
CUDA, Docker ve JupyterLab hazır gelir. Dataset'i NVMe'ye alın, checkpoint politikasını ayarlayın.
Multi-GPU cluster'a genişletin; fine-tuning için LLM Fine-Tuning, API için Inference yoluna bağlanın.
Türkiye erişim ağı
AI eğitimi GPU kiralama hizmetimiz İstanbul merkezli altyapıdan Türkiye geneline sunulur. İstanbul ekipleri tipik 2–5 ms, Ankara AR-GE merkezleri 8–12 ms, İzmir ve Bursa teknokentleri 10–15 ms gecikme ile cluster'a erişir. Kocaeli ve Eskişehir ekipleri için de düşük gecikmeli erişim planlanır; şehir sayfalarından yerel kullanım senaryolarına, H100/H200/A100 model sayfalarından VRAM ve cluster seçeneklerine geçebilirsiniz.
AI Eğitimi için en sık tercih edilen senaryolar.
Computer vision: nesne tespiti, segmentasyon, OCR ve kalite kontrol eğitimi
Tabular ve zaman serisi: fintech risk, talep tahmini, anomaly detection
Multi-modal eğitim: görsel-metin birleşik pipeline'lar
Distributed training: DDP, FSDP ve DeepSpeed ile büyük ölçekli AI eğitimi
Akademik AR-GE: üniversite ve TÜBİTAK projeleri için HPC kapasitesi
Speech / ASR ve NLP backbone eğitimi — kurumsal dil modelleri
Kurulum beklemeden ai eğitimi işine başlayın.
Multi-GPU distributed training — DDP, FSDP, DeepSpeed ZeRO
H100 / A100 / H200 eğitim cluster seçenekleri
PyTorch, TensorFlow, JAX ve checkpoint / NVMe yerleşimi
CV, tabular ve multi-modal — LoRA için LLM Fine-Tuning ayrı yol
KVKK uyumlu Türkiye lokasyonu, saatlik veya aylık plan
AI Eğitimi projeleri için uygun GPU modelleri — detay sayfalarına geçin.
Eğitim, fine-tuning ve serving yollarını birlikte planlayın.
AI Eğitimi kararını hızlandıran pratik içerikler.
100B+ parametreli modeller, bellek yoğun LLM eğitimi, kurumsal AI laboratuvarları ve süper bilgisayar iş yükleri
100B+ parametreli modeller ve kurumsal AI projeleri
7B–70B model eğitimi, MIG paylaşımlı production ve akademik AR-GE ekipleri
Bellek yoğun LLM deployment ve ROCm uyumlu kurumsal ekipler
İstanbul veri merkezlerine ortalama 2-5 ms gecikme · Fintech, E-ticaret AI
Ankara-İstanbul backbone üzerinde 8-12 ms gecikme · Savunma sanayi, Kamu AR-GE
Ege bölgesi için optimize edilmiş 5-8 ms gecikme · Tarım teknolojisi, Denizcilik AI
Gebze–İstanbul omurgasında tipik 2–4 ms (uzaktan, İstanbul DC) · Otomotiv AI, Kimya simülasyon
Bursa–İstanbul arası tipik 3–6 ms gecikme (uzaktan, İstanbul DC) · Otomotiv, Üretim AI
Ankara–İstanbul omurgasında tipik 6–10 ms (uzaktan, İstanbul DC) · Havacılık simülasyon, Savunma sanayi
İstanbul veri merkezlerine ortalama 2-5 ms gecikme · 141 GB HBM3e
İstanbul veri merkezlerine ortalama 2-5 ms gecikme · 80 GB HBM3
Ankara-İstanbul backbone üzerinde 8-12 ms gecikme · 141 GB HBM3e
Ankara-İstanbul backbone üzerinde 8-12 ms gecikme · 80 GB HBM3
Ege bölgesi için optimize edilmiş 5-8 ms gecikme · 141 GB HBM3e
Ege bölgesi için optimize edilmiş 5-8 ms gecikme · 80 GB HBM3
