Yerel VLM ile Batch Görsel Açıklama: AI'nın Gözüne Sıradışı Bir Yol
Yerel VLM ile Batch Görsel Açıklama: AI'nın Gözüne Sıradışı Bir Yol
Yerel VLM ile Batch Görsel Açıklama: AI'nın Gözüne Sıradışı Bir Yol
Geçtiğimiz ay, bir Silicon Valley startup’ı, bir veri setindeki 2 milyon görselin tamamını yerel bir makine öğrenimi modeliyle otomatik olarak etiketledi — ve bu işlemi, hiçbir verinin internete çıkmadan, bir laptop üzerinde tamamladı. Bu, yalnızca bir teknik ilerleme değil; AI dünyasında bir devrimin habercisi.
Bu süreç, ‘batch captioning image datasets using local VLM via LM Studio’ olarak adlandırılıyor. Türkçe’ye çevirdiğimizde: ‘Yerel VLM kullanarak görsel veri setlerini toplu olarak açıklama’. İsim uzun gibi görünse de, içindeki anlam o kadar derin ki, bugünün AI uygulamalarının temelini sarsıyor.
Neyi Değiştiriyor? Bulutun Sonu Başlıyor
Geçmişte, görselleri otomatik olarak açıklamak (captioning) için, verileri Amazon Web Services, Google Cloud veya Azure’a yüklemek gerekiyordu. Model, bulutta çalışıyordu. Görseller, internet üzerinden gidiyor, orada işleniyor, sonuçlar geri geliyordu. Bu, hızla çalışıyordu ama gizlilik açısından bir felaketti. Hastane görüntüleri, askeri haritalar, özel ürün tasarımları… Tüm bu hassas veriler, üçüncü parti sunuculara gidiyordu. Kimse bunun nasıl kullanıldığını bilmiyordu.
Şimdi ise, LM Studio gibi yerel araçlar sayesinde, bu işlemler tamamen cihazda kalıyor. LM Studio, OpenAI’in GPT gibi büyük modelleri yerel olarak çalıştırmak için tasarlanmış bir arayüz. Ancak burada dikkat edilmesi gereken nokta: Bu sadece metin üretimi değil, görsel anlama üzerine kurulu. Yani, bir görsel gelince, model onu ‘görüyor’, ‘yorumluyor’ ve bir cümleyle tanımlıyor: ‘Bir kedi, pencerenin önünde güneşin altında uyuyor.’
Batch Nedir? Ve Neden Bu Kadar Önemli?
‘Batch’ kelimesi, derin öğrenmede sıklıkla geçen bir terim. Ancak kaynaklarda karışık ve yanlış anlaşılmış durumda. Zhihu’da bir soru, ‘batch’in matematiksel bir kavram mı olduğunu soruyor — ama aslında, AI’da ‘batch’, veri setinin küçük parçalarıdır. Bir model, 32, 64 ya da 128 görseli aynı anda işler. Bu parçalara ‘batch’ denir. Her batch, modelin ağırlıklarını güncelleme fırsatı verir. Yani, ‘batch captioning’ demek, 1000 görseli tek seferde değil, 64’lü gruplar halinde, ardı ardına otomatik açıklama yapmak demektir.
Önceki yöntemlerde, her görsel için ayrı ayrı API çağrısı yapmak gerekiyordu. Bu, hem yavaş, hem pahalı, hem de güvenli değildi. Şimdi ise, yerel VLM (Visual Language Model), tüm görselleri bir batch olarak alır, bir kerede işler, sonuçları dosyaya yazar. İşlem süresi 10 dakikadan 1 dakikaya düşebiliyor. Hatta, bir NVIDIA RTX 4090 ile, 10.000 görsel 20 dakikada etiketlenebiliyor.
LM Studio: Gizliliğin Yeni Kalesi
LM Studio, aslında bir ‘arayüz’. Arka planda, LLaVA, Qwen-VL gibi açık kaynaklı görsel dil modelleri çalışıyor. Bu modeller, yalnızca metin değil, aynı zamanda görsel öznitelikleri — renk, nesne, pozisyon, eylem — anlamayı öğrenmiş durumda. Ve tüm bu işlem, cihazınızın RAM’inde, GPU’sunda, veri merkezlerine hiç çıkmadan gerçekleşiyor.
Bu, özellikle Avrupa’da GDPR gibi veri koruma yasaları açısından kritik. Bir sağlık veri seti, bir banka kredi kartı fotoğrafı, bir sivil toplum kuruluşunun iç mekan görüntüleri… Hepsi, artık ‘yerel’ kalıyor. Artık ‘veri transferi’ kavramı, bir klasör kopyalama işlemine dönüşüyor.
Neden Stack Overflow’da Bu Konuya Dair Bilgi Yok?
Stack Overflow’daki kaynaklar, ‘batch file’ ve ‘&&’ komutları gibi eski Windows komut satırı sorularıyla dolu. Bu, teknolojinin bir kırılma noktasını gösteriyor: Eski dünyada, ‘batch’ demek, .bat dosyaları anlamına geliyordu. Şimdi ise, ‘batch’ demek, derin öğrenme veri işleme stratejisi. Bu iki kavram, aynı kelimeyle anılıyor ama tamamen farklı evrenlerde yaşıyor. Bu karışıklık, teknolojik ilerlemenin hızını gösteriyor — ancak bilgi sistemi hâlâ eski terminolojiyle boğuşuyor.
Ne Anlama Geliyor? Bir Dönüm Noktası
Bu teknik, yalnızca daha hızlı değil, daha etik. Veri sahipleri artık, verilerini ‘kiralayamaz’ hale geldi. AI modelleri, şirketlerin sunucularında değil, sizin cihazınızda çalışıyor. Bu, eğitim verilerinin şeffaflığını artırıyor. Kimin hangi görseli etiketlediğini, hangi modelin nasıl eğitildiğini tamamen kontrol edebiliyorsunuz.
Öğretmenler, bu teknikle öğrencilerin çizimlerini otomatik olarak analiz edebilir. Tarihçiler, 19. yüzyıl fotoğraflarını binlerce saatlik el işi yerine, birkaç dakikada tanımlayabilir. Kamu kurumları, hava kalitesi kameralarının görüntülerini otomatik olarak sınıflandırabilir — ve tüm bu veriler, hiçbir zaman internete çıkmadan yerel sunucuda kalır.
Gelecek: Yerel AI, Yeni Standart
2025’e doğru, bulut tabanlı AI modelleri, özellikle hassas sektörlerde, yavaş yavaş terk edilecek. Neden? Çünkü artık, yerel modeller, bulutun hemen hemen tüm avantajlarını sunuyor — hız, doğruluk, ölçeklenebilirlik — ancak gizlilik ve kontrol tamamen kullanıcıda.
Batch captioning, sadece bir teknik değil. Bir felsefe. AI’nın bize ait olması. Bize ait verilerle, bizim cihazlarımızda, bizim kurallarımızla çalışması. Bu, teknolojinin bize hizmet etmesi — değil, bizi hizmet etmesi.
Ve bu yol, LM Studio ile başladı. Bir laptop, bir GPU, ve biraz sabır. Artık, herkesin görsel dilini anlaması mümkün. Sadece bulutta değil, evde, ofiste, hastanede… Her yerde.
