Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
Yapay zekayı buluttan uç noktalara taşıyın. Google AI Edge ile Android, iOS ve Web platformlarında çalışabilen, düşük gecikmeli, gizlilik odaklı ve yüksek performanslı yapay zeka uygulamaları geliştirin.
2026'nın en büyük teknolojisi olan Edge AI dünyasına adım atın. Modellerinizi Eka Sunucu GPU altyapısında eğitin, MediaPipe ve TensorFlow Lite ile cihazlara dağıtın. Hibrit bulut mimarisiyle sınırları zorlayın.
Edge AI (Uç Nokta Yapay Zekası), yapay zeka algoritmalarının merkezi bir bulut sunucusu yerine, verinin oluşturulduğu cihazda (akıllı telefonlar, IoT cihazları, tarayıcılar) işlenmesidir. Google AI Edge, bu dönüşümün merkezinde yer alır.
Geleneksel bulut tabanlı AI modelleri, sürekli internet bağlantısı gerektirir ve veri gizliliği endişeleri yaratır. Oysa Edge AI teknolojisi ile veriler cihazdan hiç çıkmadan işlenir. Bu, KVKK ve GDPR uyumluluğu için kritik bir avantajdır.
Google'ın en verimli yapay zeka modeli olan Gemini Nano, doğrudan Android cihazlarda çalışmak üzere tasarlanmıştır. AICore sistemi üzerinden yönetilir ve metin özetleme, akıllı yanıtlar ve dil çevirisi gibi işlemleri internet bağlantısı olmadan gerçekleştirir.
Sadece metin değil, görüntü ve ses verilerini de cihaz üzerinde işleyebilen gelişmiş yapı.
Neural Processing Unit (NPU) donanımlarını kullanarak minimum pil tüketimi ile maksimum performans sağlar.
Low-Rank Adaptation (LoRA) ile modeli kendi özel veri setlerinizle özelleştirme imkanı.
Google AI Edge ekosistemi, geliştiricilere MediaPipe Tasks ve TensorFlow Lite üzerinden hazır çözümler sunar. Bu araçlar, karmaşık ML modellerini mobil ve web uygulamalarına entegre etmeyi çocuk oyuncağına çevirir.
Ancak, bu modelleri eğitmek ve optimize etmek için güçlü bir backend altyapısına ihtiyacınız vardır. İşte burada Ekran Kartlı Sunucu (GPU) hizmetlerimiz devreye girer. Modellerinizi güçlü sunucularımızda eğitin, .tflite formatına dönüştürün ve dağıtın.
Aşağıda, MediaPipe kullanarak Python tabanlı bir görüntü işleme sunucusu veya Edge cihazı için nesne tanıma (Object Detection) kod örneğini görebilirsiniz. Bu kod, Eka Sunucu'nun VDS Sunucuları üzerinde Python ortamında sorunsuz çalışır.
Turkey (Türkçe)
Germany (German)
Worldwide (English)
import mediapipe as mp
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import vision
import cv2
# Model yolunu ve konfigürasyonu belirle
model_path = 'efficientdet_lite0.tflite'
BaseOptions = mp.tasks.BaseOptions
ObjectDetector = mp.tasks.vision.ObjectDetector
ObjectDetectorOptions = mp.tasks.vision.ObjectDetectorOptions
VisionRunningMode = mp.tasks.vision.RunningMode
# Opsiyonları ayarla: Resim modu, max sonuç sayısı ve eşik değeri
options = ObjectDetectorOptions(
base_options=BaseOptions(model_asset_path=model_path),
max_results=5,
score_threshold=0.5,
running_mode=VisionRunningMode.IMAGE
)
# Eka Sunucu VDS üzerinde bir görseli işleme
def detect_objects_on_server(image_file):
with ObjectDetector.create_from_options(options) as detector:
# Görseli yükle
mp_image = mp.Image.create_from_file(image_file)
# Tespiti gerçekleştir
detection_result = detector.detect(mp_image)
# Sonuçları işle
for detection in detection_result.detections:
category = detection.categories[0]
print(f"Nesne: {category.category_name} - Güven: {category.score:.2f}")
# Fonksiyonu çalıştır
detect_objects_on_server('urun_gorseli.jpg')
Bu kod bloğu, OpenCV ve MediaPipe kütüphanelerini kullanarak sunucu tarafında veya güçlü bir Edge cihazında nesne tespiti yapar. Backend tarafında bu tür işlemleri yönetmek için SSD Sanal Sunucularımızı tercih edebilirsiniz.
Google AI Edge, modellerin performansını artırmak için donanım hızlandırıcılarını (Hardware Accelerators) kullanır. Android'de NNAPI, iOS'ta Core ML ve web tarafında WebGPU teknolojileri, işlem yükünü CPU'dan alarak özel işlemcilere dağıtır.
Ancak, bu modelleri eğitmek (Training) için çok daha güçlü donanımlara ihtiyaç vardır. Eka Sunucu olarak, yapay zeka modellerinizi eğitmeniz için yüksek performanslı NVIDIA GPU donanımlı sunucular sunuyoruz.
En iyi yapay zeka deneyimi, Edge ve Cloud'un birlikte çalıştığı Hibrit Mimari ile mümkündür. Basit işlemler cihazda (Edge) yapılırken, karmaşık analizler ve büyük veri işleme süreçleri Eka Sunucu'nun güvenli bulut altyapısında (Cloud) gerçekleştirilir.
Model eğitimi, backend API servisleri ve veri depolama için optimize edilmiş yüksek performanslı sunucular.
Python scriptleri ve hafif model dağıtımı için.
TensorFlow ve PyTorch eğitimleri için ideal.
Büyük ölçekli LLM ve GenAI projeleri için.
Edge AI ve Google'ın yapay zeka araçları hakkında merak edilenler.
Edge AI, verileri yerel cihazda işlediği için sunucuya veri gönderme gecikmesini ortadan kaldırır, internet bağlantısı gerektirmez ve kişisel verilerin cihazdan çıkmasını engelleyerek gizlilik sağlar. Ancak büyük modellerin eğitimi için hala bulut sunuculara (Cloud AI) ihtiyaç vardır.
Evet, MediaPipe Web ve TensorFlow.js teknolojileri sayesinde, tarayıcı tabanlı olarak istemci tarafında (client-side) yapay zeka modelleri çalıştırabilirsiniz. Bu modellerin barındırılması ve hızlı yüklenmesi için Eka Sunucu'nun Speed Hosting paketlerini öneririz.
Gemini Nano, AICore desteği olan ve yeterli NPU (Neural Processing Unit) gücüne sahip modern Android cihazlarda çalışır. Google Pixel 8 serisi ve Samsung S24 serisi gibi cihazlar bu teknolojiyi yerel olarak destekleyen ilk örneklerdir.
Eğitilmiş modelleriniz (.tflite, .onnx) statik dosyalar olarak sunulabilir. Ancak model versiyonlama, kullanıcı verilerini senkronize etme ve ağır işlemler için GPU destekli bir VDS Sunucu kiralamanız en profesyonel yaklaşım olacaktır.