M1 Mac'te Yerel Yapay Zeka Deneyimi: Beklenen Performans Neden Sağlanamadı?

Yerel Yapay Zeka Deneyimi Donanım Sınırlarını Zorluyor

Yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, bu sistemlerin kişisel bilgisayarlarda yerel olarak çalıştırılmasına yönelik ilgi de artıyor. Ancak son deneyimler, özellikle eski veya orta seviye donanıma sahip cihazlarda bu sürecin beklenenden daha zorlu olabileceğini gösteriyor.

Ollama ile Yerel Model Denemesi

ZDNET kıdemli katkıda bulunan yazarı Tiernan Ray, açık kaynaklı Ollama aracını kullanarak M1 çipli MacBook Pro'sunda yerel bir yapay zeka modeli çalıştırmayı denedi. 2021 model, 16 GB RAM ve 1 TB depolama alanına sahip cihaz, günlük kullanımda sorunsuz performans sergilemesine rağmen, yapay zeka iş yükü karşısında yetersiz kaldı.

Ray, Çinli yapay zeka startup'ı Z.ai'nin geliştirdiği 30 milyar parametreli GLM-4.7-flash modelini seçti. Modelin diskte 19 GB yer kapladığı ve 'küçük' kabul edildiği belirtildi. İndirme işlemi gigabit hızında bir internet bağlantısında 45 MB/sn hıza ulaşsa da, modelin çalıştırılması aşamasında ciddi performans sorunları yaşandı.

Beklenmeyen Yavaşlık ve Donanım Zorlukları

Modelin ilk sorguya yanıt vermesi tam bir saat on altı dakika sürdü. "Hangi tür bir geniş dil modelisiniz?" sorusuna yanıt üretmek için modelin 5.197,3 saniye 'düşündüğü' gözlemlendi. Bu süreçte MacBook'un genel performansında da gözle görülür bir yavaşlama meydana geldi.

Deney, yerel yapay zeka modellerinin çalıştırılması için güncel ve yüksek kapasiteli donanım gerektiğini ortaya koydu. Uzmanlar, benzer denemeler için en az 36 GB RAM'e sahip yeni nesil makineleri öneriyor. Bu durum, Moltbot Yapay Zeka Asistanı gibi bulut tabanlı çözümlerin neden daha yaygın kabul gördüğünü de açıklıyor.

Yerel Yapay Zekanın Avantajları ve Dezavantajları

Yerel yapay zeka modelleri kullanmanın birkaç önemli avantajı bulunuyor. Hassas verilerin buluta gönderilmeden işlenebilmesi, ücretli API kullanım maliyetlerinden kaçınılması ve model üzerinde daha fazla kontrol sağlanması bu avantajlar arasında sayılıyor. Ancak, bu avantajlar yüksek donanım gereksinimleriyle dengeleniyor.

OpenAI'nin açık kaynaklı GPT-OSS:20b modeli gibi daha optimize seçeneklerin daha hızlı çalıştığı belirtilse de, genel olarak yerel yapay zeka deneyiminin kullanıcı dostu olmaktan uzak olduğu gözlemleniyor. Bu gelişmeler, OpenAI'nin yeni projeleri ve Google'ın Chrome entegrasyonları gibi bulut tabanlı çözümlerin neden öne çıktığını da açıklıyor.

Gelecek için Beklentiler

Donanım üreticilerinin yapay zeka iş yükleri için optimize edilmiş yeni nesil işlemciler geliştirmesi, yerel yapay zeka deneyimini iyileştirebilir. Ancak şu an için, ortalama kullanıcıların bulut tabanlı çözümleri tercih etmeye devam etmesi bekleniyor. Bu durum, giyilebilir teknoloji cihazlarındaki gibi gizlilik ve güvenlik endişelerini de beraberinde getiriyor.

Teknoloji uzmanları, yerel yapay zeka kullanımının profesyonel gelişim için değerli bir beceri olmaya devam ettiğini, ancak uygun donanım olmadan denemeye kalkışmanın hayal kırıklığıyla sonuçlanabileceğini vurguluyor. Yapay zeka teknolojilerinin demokratikleşmesi için hem yazılım hem de donanım tarafında daha fazla optimizasyon gerektiği belirtiliyor.