3 Milyar Parametreli AI Modelini Yerel Olarak Eğitmek İçin Ne Gerekir?

3 Milyar Parametreli AI Modelini Yerel Olarak Eğitmek İçin Ne Gerekir?

Yapay zekanın en son dalgalanmaları, büyük modellerin bulutta eğitildiğini varsayar. Ama bir grup açık kaynak tutkunu, bir mühendis ve bir akademisyen, 3 milyar parametrelik bir modeli kendi masaüstü bilgisayarlarında sıfırdan eğitmek istiyor. Bu hedef, sadece ‘güçlü bir GPU’ almakla çözülmez. Gerçekten de, bu projenin arkasındaki teknik, ekonomik ve fiziksel engeller, sadece donanım listesiyle anlaşılamaz.

Donanım: Sadece GPU Değil, Tüm Sistem

3B (3 milyar) parametrelik bir modeli eğitmek için temel bir hesaplama: Her parametre 16-bit floata (FP16) karşılık gelirse, model ağırlıkları yaklaşık 6 GB bellek kaplar. Ama eğitim sırasında bu sayı 3-5 katına çıkar. Çünkü optimizasyon algoritmaları (örneğin Adam), gradyanlar, momentum ve aktivasyonlar için ek bellek harcar. Yani en az 24-30 GB VRAM gerekir. Bu, bir NVIDIA A100 40GB veya H100 gibi veri merkezi donanımıyla değil, bir RTX 4090 (24GB) veya RTX 6000 Ada (48GB) gibi tüketici/üretici kategorisi kartlarla sınırlıdır.

Gerçekçi bir senaryoda, RTX 4090 bile tamamıyla yeterli olmayabilir. Çünkü eğitim sırasında veri yüklemesi, veri ön işleme ve batch yönetimi için RAM de kritik. 64 GB DDR5 sistem belleği, en azından 128 GB’lık bir sistemle karşılaştırıldığında, eğitim süresini iki katına çıkarabilir. Ayrıca, SSD hızı da önemlidir. NVMe SSD’lerde 7 GB/s’ye varan okuma hızları, veri setlerinin (örneğin The Pile veya RedPajama) hızlı yüklenmesini sağlar. SATA SSD’lerde ise eğitim her 100 adımda bir durur, veri bekler.

Isı, Güç ve Fiziksel Sınırlar

RTX 4090, 450W güç çeker. Üç tane RTX 4090’ı bir araya getirirseniz, 1500W’lık bir güç kaynağı ve güçlü bir soğutma sistemi gerekir. Bir masaüstü kasasında bu, hava akışı ve termal yönetim açısından bir mühendislik zorluğu olur. 72 saatlik bir eğitim sürecinde, 30°C’den yüksek bir odada 85°C’ye ulaşan GPU’lar, thermal throttling yapar ve eğitim durur. Bu yüzden, bu tür projelerde ‘soğutma’ bir lüks değil, bir zorunluluktur.

Elektrik faturası da göz ardı edilemez. 1500W’lık bir sistem 72 saat boyunca çalışırsa, yaklaşık 108 kWh tüketir. Türkiye’deki ortalama elektrik fiyatıyla (1.5 TL/kWh) bu, 162 TL’ye denk gelir. Tek bir deneme için bu maliyet kabul edilebilir. Ama 10-20 deneme yaparsanız, 1600-3200 TL’lik bir fatura çıkar. Bu, bulut tabanlı çözümlerle (örneğin Lambda Labs veya RunPod) kıyaslandığında, yerel çözümün sadece ‘özerklik’ için değil, ‘maliyet’ için de mantıklı olup olmadığını sorgulamaya zorlar.

Yazılım ve Optimizasyon: Donanımın Yarısı

Donanımın yarısı yazılımdır. 3B modeli doğrudan PyTorch ile eğitmek, bellek taşkınına neden olur. Bu yüzden, teknikler gerekli: Gradient Checkpointing, LoRA (Low-Rank Adaptation), 8-bit quantization ve ZeRO-3 optimizasyonu. Bu yöntemler, bellek kullanımını %60’a kadar azaltabilir. Ancak her biri, eğitim süresini %20-40 artırmaktadır. Yani, 72 saatlik bir eğitim, 100 saate çıkar. Bu süre, bir hafta boyunca bilgisayarın sürekli çalışmasını gerektirir. Bu da, evdeki bir bilgisayarda ‘çalışma’ yerine ‘yakınlık’ gerektirir. Bir günün sonunda, bilgisayarınızın yanında kalmak zorundasınız.

Yerel Eğitim: Bir Sembol, Bir Direniş

Aslında, bu tür projelerin çoğu, teknik bir başarı değil, bir felsefi ifadedir. OpenAI, Google ve Meta gibi şirketler, 100B+ parametreli modelleri eğitmek için binlerce A100 GPU kullanıyor. Bu durumda, bir bireyin 3B modeli yerel olarak eğitmek, ‘küçük veri, büyük irade’ felsefesinin bir örneğidir. Bu, ‘yapay zekayı kendi elde tutma’ arzusunun bir yansımasıdır. Ama bu arzunun gerçekçi olup olmadığı, sadece donanımın gücü değil, zaman, sabır ve kaynakların bir dengesiyle ölçülür.

Ne Anlama Geliyor?

3B modeli yerel olarak eğitmek, teknik olarak mümkün ama pratikte çok sınırlı. 2026 itibarıyla, bu tür bir proje için en uygun sistem: RTX 6000 Ada (48GB), 128 GB DDR5 RAM, 2TB NVMe SSD, 1600W PSU ve aktif soğutma. Maliyet: yaklaşık 12.000-15.000 TL. Bu, bir profesyonel laboratuvarın bile bir parçası olabilecek bir yatırım.

Bu nedenle, çoğu geliştirici için daha akıllıca bir yaklaşım: Pre-trained modeli indirip, küçük veri setiyle fine-tune etmek. Bu, %90’lık bir performans kazancı sağlar ve %95 daha az kaynak harcar. Yerel eğitim, sadece ‘tam kontrol’ isteyenler, akademik araştırmacılar veya açık kaynak topluluğu için geçerli bir hedeftir.

Yani cevap: Evet, mümkün. Ama sadece bir hayal değil, bir karar. Ve bu karar, sadece donanımın gücüyle değil, zihnin dayanıklılığıyla taşınır.