Hizmet yolu · İş akışı · Türkiye

Veri Bilimi GPUVeri bilimi, RAPIDS ve ML pipeline'ları için GPU kiralamaİstanbul, Ankara, Kayseri

JupyterLab, RAPIDS ve XGBoost GPU ile veri bilimi pipeline'ları. A100, A10 veya H200 üzerinde keşif → feature → model; KVKK uyumlu Türkiye depolama. İstanbul, Ankara ve Anadolu illerinden erişim.

Veri Bilimi GPU Kiralama Hakkında

Türkiye'de veri bilimi GPU kiralama: keşifsel analiz, feature engineering, tabular ML ve zaman serisi işleri için A100, A10, H200 ve RTX 5090 sunuyoruz. İstanbul fintech analitiklerinden Ankara kamu veri ekiplerine, Kayseri üretim veri bilimcilerinden Mersin lojistik optimizasyonuna ve Diyarbakır tarım analitiğine kadar JupyterLab, RAPIDS (cuDF, cuML, cuGraph), XGBoost GPU ve PyTorch ortamları hazır gelir. Spark/Dask ile dağıtık işler ve KVKK uyumlu Türkiye depolama ile keşif → feature → model döngüsü tek altyapıda yürütülür. Colab benzeri keşiften üretim pipeline'ına geçişte saatlik veya aylık plan seçebilirsiniz; aralıklar fiyatlandırma sayfasındadır.

Dataset boyutu ve framework seçimi GPU'yu belirler: keşif/tabular'da A10 veya RTX 5090, büyük veri ve ağır eğitimde A100 veya H200 yaygındır. RAPIDS (cuDF/cuML/cuGraph) ve XGBoost GPU ile pandas darboğazı aşılır. Distributed deep learning için AI Eğitimi; fraud/risk skorlama için Finans AI; domain LLM için LLM Fine-Tuning yoluna geçilir.

Nasıl Çalışır?

Veri Bilimi iş yükünü saatler içinde üretime taşıyan yol.

  1. 01

    Veri ve framework'ü netleştirin

    Keşif, tabular ML veya graph analytics; A10, RTX 5090, A100 veya H200 önerisi birlikte seçilir.

  2. 02

    Notebook ortamını alın

    JupyterLab + RAPIDS hazır gelir; dataset SFTP veya S3-uyumlu API ile NVMe'ye yüklenir.

  3. 03

    Pipeline'a taşıyın

    Keşif → feature → model döngüsü job'a dönüşür; deep learning için AI Eğitimi, skorlama için Finans AI bağlanır.

Türkiye erişim ağı

Türkiye'de Veri Bilimiİstanbul, Ankara, Kayseri erişim

Veri bilimi GPU erişimi Türkiye backbone üzerinden sağlanır. İstanbul ve Kocaeli ekipleri düşük tek/çift haneli ms; Ankara, Kayseri, Mersin ve Diyarbakır ekipleri tipik 8–25 ms bandında JupyterLab kullanabilir. Şehir sayfalarından yerel sektör eşleşmelerine; A100 ve A10 model sayfalarından kapasiteye; fraud/risk odaklı işlerde Finans AI hizmetine bakın.

Kullanım Alanları

Veri Bilimi için en sık tercih edilen senaryolar.

  • 01

    Keşifsel analiz: pandas / cuDF ile büyük veri inceleme

  • 02

    Feature engineering: GPU hızlandırmalı preprocessing

  • 03

    Tabular ML: XGBoost GPU, LightGBM, scikit-learn, PyTorch

  • 04

    Zaman serisi: fintech, enerji, lojistik forecasting

  • 05

    Graph analytics: tedarik zinciri ve ağ analizi (cuGraph)

  • 06

    Notebook → job: planlı batch eğitim ve raporlama

Hedef Sektörler

  1. Fintech
  2. Üretim AI
  3. Lojistik AI
  4. Tarım teknolojisi
  5. Enerji
  6. Perakende analitik

Hazır Ortam ve Stack

Kurulum beklemeden veri bilimi işine başlayın.

  • JupyterLab
  • RAPIDS (cuDF / cuML)
  • cuGraph
  • XGBoost GPU
  • PyTorch
  • Spark / Dask
  • Parquet / NVMe depolama
  • scikit-learn

Hizmet Avantajları

  • JupyterLab, RAPIDS ve cuDF hazır ortamlar
  • Pandas, scikit-learn ve XGBoost GPU hızlandırma
  • Spark ve Dask distributed computing desteği
  • Veri seti depolama ve snapshot
  • KVKK uyumlu Türkiye lokasyonlu depolama
  • Saatlik faturalandırma ile POC maliyeti kontrolü

Neden Bizden Kiralamalısınız?

  • JupyterLab, RAPIDS, cuDF ve XGBoost GPU ortamları

  • A100 / A10 / H200 ile keşif ve tabular ML

  • Spark / Dask distributed computing seçenekleri

  • KVKK uyumlu Türkiye lokasyonlu depolama

  • Saatlik POC — planlar fiyatlandırma sayfasında

Önerilen GPU Modelleri

Veri Bilimi projeleri için uygun GPU modelleri — detay sayfalarına geçin.

Eğitim, fine-tuning ve serving yollarını birlikte planlayın.

İlgili Rehberler

Veri Bilimi kararını hızlandıran pratik içerikler.

Sık Sorulan Sorular

← Tüm GPU hizmetlerine dön