Yapay zeka (YZ) modelleri, g\u00fcnl\u00fck hayat\u0131m\u0131z\u0131n ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, her bir “prompt” (komut) ile tetiklenen karma\u015f\u0131k i\u015flemlerin ard\u0131ndaki g\u00f6r\u00fcnmez enerji t\u00fcketimi genellikle g\u00f6z ard\u0131 ediliyor. Bu makalede, veri toplama k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 (zero telemetry) alt\u0131nda bile YZ prompt’lar\u0131n\u0131n \u00e7evresel maliyetini nas\u0131l modelleyebilece\u011fimizi ke\u015ffedece\u011fiz. EcoPrompt yakla\u015f\u0131m\u0131, bu gizli fiziksel maliyetleri tahmin ederek, daha s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir bir yapay zeka kullan\u0131m\u0131na kap\u0131 aral\u0131yor.<\/p>\n
Yapay zeka, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler) ve \u00fcretken YZ uygulamalar\u0131, son y\u0131llarda inan\u0131lmaz bir h\u0131zla geli\u015fti ve hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na n\u00fcfuz etti. Bir e-posta tasla\u011f\u0131 haz\u0131rlamaktan, karma\u015f\u0131k kod par\u00e7ac\u0131klar\u0131 yazmaya, hatta sanatsal g\u00f6rseller olu\u015fturmaya kadar pek \u00e7ok alanda YZ’nin g\u00fcc\u00fcnden faydalan\u0131yoruz. Bu kolay eri\u015fim ve anl\u0131k sonu\u00e7lar, YZ’yi sihirli bir kutu gibi alg\u0131lamam\u0131za neden olabiliyor; ancak bu “sihrin” ard\u0131nda, ciddi bir fiziksel ve \u00e7evresel maliyet yat\u0131yor. Her bir YZ prompt’u, yani modelden bekledi\u011fimiz her bir yan\u0131t, asl\u0131nda binlerce, hatta milyonlarca hesaplama ad\u0131m\u0131n\u0131 tetikleyen karma\u015f\u0131k bir s\u00fcreci ba\u015flat\u0131r.<\/p>\n
Bu s\u00fcre\u00e7, y\u00fcksek performansl\u0131 bilgisayar donan\u0131mlar\u0131, \u00f6zellikle grafik i\u015flem birimleri (GPU’lar) ve geni\u015f bellek kapasiteleri gerektirir. Bu donan\u0131mlar, s\u00fcrekli olarak y\u00fcksek enerji t\u00fcketimiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve bu enerjinin b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131 \u0131s\u0131 olarak a\u00e7\u0131\u011fa \u00e7\u0131kar. Ortaya \u00e7\u0131kan bu \u0131s\u0131n\u0131n da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 i\u00e7in de devasa veri merkezlerinde s\u00fcrekli \u00e7al\u0131\u015fan so\u011futma sistemlerine ihtiya\u00e7 duyulur. Bir YZ modelinin e\u011fitilmesi zaten \u00e7ok b\u00fcy\u00fck bir enerji t\u00fcketimine yol a\u00e7arken, modelin \u00e7\u0131kar\u0131m (inference) a\u015famas\u0131ndaki, yani her bir prompt’a yan\u0131t verme s\u00fcrecindeki enerji t\u00fcketimi de k\u00fc\u00e7\u00fcmsenmemelidir. Milyarlarca prompt’un her g\u00fcn i\u015flendi\u011fi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcld\u00fc\u011f\u00fcnde, bu k\u00fcm\u00fclatif enerji ayak izi, gezegenimiz \u00fczerinde \u00f6nemli bir etki yaratmaktad\u0131r. Bu enerji t\u00fcketimi do\u011frudan elektrik \u015febekesinden kar\u015f\u0131lan\u0131r ve kullan\u0131lan elektri\u011fin \u00fcretim \u015fekline ba\u011fl\u0131 olarak karbon emisyonlar\u0131na yol a\u00e7ar. K\u00f6m\u00fcr, do\u011falgaz gibi fosil yak\u0131tlara dayal\u0131 elektrik \u00fcretimi yapan b\u00f6lgelerde, YZ kullan\u0131m\u0131 do\u011frudan karbon ayak izini art\u0131r\u0131rken, yenilenebilir enerji kaynaklar\u0131n\u0131n kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131 yerlerde bu etki nispeten daha az olabilir. Ancak her durumda, bir enerji t\u00fcketimi s\u00f6z konusudur ve bu t\u00fcketimin \u00e7evresel bir bedeli vard\u0131r.<\/p>\n
Peki, bu maliyet neden genellikle g\u00f6z ard\u0131 ediliyor? Bunun birka\u00e7 temel nedeni var. \u0130lk olarak, YZ hizmetleri genellikle bulut platformlar\u0131 \u00fczerinden sunulur ve kullan\u0131c\u0131lar, temel altyap\u0131 hakk\u0131nda detayl\u0131 bilgiye sahip olmazlar. \u0130kinci olarak, bu platformlar genellikle “zero telemetry” (s\u0131f\u0131r telemetri) prensibiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r; yani kullan\u0131c\u0131lar\u0131n veya modellerin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fine dair detayl\u0131 enerji t\u00fcketimi verilerini do\u011frudan payla\u015fmazlar. Bu durum, YZ’nin \u00e7evresel etkisini \u015feffaf bir \u015fekilde izlemeyi ve y\u00f6netmeyi zorla\u015ft\u0131r\u0131r. Kullan\u0131c\u0131lar, kulland\u0131klar\u0131 YZ modelinin ne kadar enerji harcad\u0131\u011f\u0131n\u0131, ne kadar karbon emisyonuna neden oldu\u011funu bilmedikleri s\u00fcrece, daha s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir se\u00e7imler yapma konusunda motive olamazlar. Bu g\u00f6r\u00fcnmezlik perdesi, YZ’nin \u00e7evresel sorumlulu\u011fu konusunda \u00f6nemli bir bo\u015fluk yarat\u0131r ve EcoPrompt gibi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n ortaya \u00e7\u0131k\u0131\u015f\u0131n\u0131 gerekli k\u0131lar. Bu yakla\u015f\u0131mlar, do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fcm yapamasak bile, dolayl\u0131 yollarla bu maliyetleri tahmin etme ve g\u00f6r\u00fcn\u00fcr k\u0131lma \u00e7abas\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Yapay zeka prompt’lar\u0131n\u0131n \u00e7evresel maliyetini anlamak kritik olsa da, bu maliyeti do\u011fru bir \u015fekilde modellemek, \u00f6zellikle “zero telemetry” prensibinin hakim oldu\u011fu ortamlarda, ciddi zorluklar bar\u0131nd\u0131r\u0131r. Zero telemetry, bir sistemin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fi hakk\u0131nda d\u0131\u015far\u0131ya minimum d\u00fczeyde veya hi\u00e7 veri g\u00f6ndermemesi anlam\u0131na gelir. Bu yakla\u015f\u0131m, genellikle kullan\u0131c\u0131 gizlili\u011fini, veri g\u00fcvenli\u011fini ve sistemin fikri m\u00fclkiyetini korumak amac\u0131yla benimsenir. B\u00fcy\u00fck YZ servis sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131, modellerinin nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131na, hangi donan\u0131mlar\u0131 kulland\u0131\u011f\u0131na veya belirli bir prompt’un ne kadar enerji t\u00fcketti\u011fine dair detayl\u0131 telemetri verilerini genellikle kamuoyuyla veya hatta kendi m\u00fc\u015fterileriyle payla\u015fmazlar. Bu durum, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131 ve bilin\u00e7li kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir engel te\u015fkil eder.<\/p>\n
Do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fcn imkans\u0131zl\u0131\u011f\u0131, bu alandaki en b\u00fcy\u00fck zorluktur. Bir prompt g\u00f6nderdi\u011finizde, iste\u011finiz devasa, \u00e7ok kirac\u0131l\u0131 (multi-tenant) bir veri merkezindeki binlerce sunucudan birine y\u00f6nlendirilir. Hangi spesifik GPU’nun iste\u011finizi i\u015fledi\u011fini, o anda GPU’nun ne kadar y\u00fckl\u00fc oldu\u011funu, veri merkezinin genel g\u00fc\u00e7 kullan\u0131m verimlili\u011fi (PUE) de\u011ferini ve hatta o anki elektrik \u015febekesinin karbon yo\u011funlu\u011funu anl\u0131k olarak bilmek neredeyse imkans\u0131zd\u0131r. Dahas\u0131, YZ modellerinin kendileri de genellikle birer “kara kutu” (black-box) gibi i\u015fler. Bir prompt’un i\u00e7indeki kelime say\u0131s\u0131, karma\u015f\u0131kl\u0131k derecesi veya istenen \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n uzunlu\u011fu gibi fakt\u00f6rler, modelin ne kadar hesaplama yapmas\u0131 gerekti\u011fini do\u011frudan etkiler, ancak bu i\u00e7sel s\u00fcre\u00e7lerin enerji t\u00fcketimine nas\u0131l d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc do\u011frudan g\u00f6zlemleyemeyiz. Bu, her bir prompt i\u00e7in hassas bir enerji profili \u00e7\u0131karmay\u0131 son derece g\u00fc\u00e7le\u015ftirir.<\/p>\n
Veri merkezlerinin dinamik ve karma\u015f\u0131k yap\u0131s\u0131 da ba\u015fka bir zorluktur. Veri merkezleri, farkl\u0131 donan\u0131m konfig\u00fcrasyonlar\u0131na, de\u011fi\u015fen y\u00fck durumlar\u0131na ve farkl\u0131 so\u011futma sistemlerine sahip olabilir. Bir sunucunun bir anda bo\u015fta olmas\u0131, di\u011fer bir anda tam kapasite \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131, enerji t\u00fcketimini anl\u0131k olarak de\u011fi\u015ftirir. Bu de\u011fi\u015fkenlik, tek bir sabit enerji maliyeti atamay\u0131 imkans\u0131z k\u0131lar. Mevcut “ye\u015fil YZ” yakla\u015f\u0131mlar\u0131 genellikle model e\u011fitimi a\u015famas\u0131na odaklan\u0131r veya YZ modellerinin genel enerji t\u00fcketimi \u00fczerine makro d\u00fczeyde tahminler yapar. Ancak bireysel prompt’lar d\u00fczeyinde, yani YZ’nin g\u00fcnl\u00fck kullan\u0131m\u0131nda ortaya \u00e7\u0131kan mikroskobik enerji ayak izini ele alma konusunda yetersiz kal\u0131rlar. EcoPrompt gibi yakla\u015f\u0131mlar tam da bu bo\u015flu\u011fu doldurmay\u0131 hedefler. Do\u011frudan telemetriye eri\u015fimimiz olmasa bile, model mimarisi, prompt \u00f6zellikleri, donan\u0131m varsay\u0131mlar\u0131 ve veri merkezi verimlilik fakt\u00f6rleri gibi dolayl\u0131 g\u00f6stergeleri kullanarak, her bir YZ prompt’unun \u00e7evresel maliyetini makul bir do\u011frulukla tahmin etme ihtiyac\u0131 giderek daha acil hale gelmektedir. Bu, hem geli\u015ftiricilerin hem de son kullan\u0131c\u0131lar\u0131n daha bilin\u00e7li se\u00e7imler yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacak bir \u015feffafl\u0131k katman\u0131 olu\u015fturman\u0131n ilk ad\u0131m\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Zero telemetry ortam\u0131nda do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fcm yapamaman\u0131n getirdi\u011fi zorluklara ra\u011fmen, EcoPrompt yakla\u015f\u0131m\u0131, YZ prompt’lar\u0131n\u0131n gizli fiziksel maliyetini tahmin etmek i\u00e7in ak\u0131ll\u0131 ve dolayl\u0131 bir strateji sunar. Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n temel felsefesi, bir prompt’un enerji t\u00fcketimini etkileyen kilit parametreleri belirlemek ve bu parametreler aras\u0131ndaki ili\u015fkileri matematiksel modellerle ifade etmektir. EcoPrompt, YZ sistemlerinin i\u00e7 i\u015fleyi\u015fine dair detayl\u0131 verilere eri\u015fimimiz olmasa bile, d\u0131\u015far\u0131dan g\u00f6zlemlenebilen veya makul varsay\u0131mlarla elde edilebilen bilgileri kullanarak anlaml\u0131 tahminler yapmay\u0131 hedefler.<\/p>\n
Bu modelin temel ta\u015flar\u0131ndan biri, prompt’un karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Bir prompt’un uzunlu\u011fu (kelime veya jeton say\u0131s\u0131), i\u00e7erdi\u011fi talimatlar\u0131n detay\u0131, istenen \u00e7\u0131kt\u0131n\u0131n beklenen boyutu ve hatta kullan\u0131lan dilin yap\u0131s\u0131, modelin ne kadar hesaplama yapmas\u0131 gerekti\u011fini do\u011frudan etkiler. \u00d6rne\u011fin, “Merhaba” gibi basit bir prompt ile “Bana iklim de\u011fi\u015fikli\u011finin ekonomik etkileri \u00fczerine 1000 kelimelik, akademik bir makale tasla\u011f\u0131 haz\u0131rla” gibi karma\u015f\u0131k bir prompt’un tetikleyece\u011fi i\u015flem y\u00fck\u00fc ayn\u0131 de\u011fildir. EcoPrompt, bu karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 belirli katsay\u0131larla modellemeye \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/p>\n
\u0130kinci \u00f6nemli fakt\u00f6r, \u00e7a\u011fr\u0131lan yapay zeka modelinin mimarisi ve boyutudur. Bir modelin parametre say\u0131s\u0131, katman derinli\u011fi ve genel hesaplama yo\u011funlu\u011fu, onun her bir prompt i\u00e7in ne kadar enerji t\u00fcketece\u011finin temel bir g\u00f6stergesidir. B\u00fcy\u00fck, milyarlarca parametreli modeller (GPT-3, LLaMA gibi) k\u00fc\u00e7\u00fck, \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f modellere g\u00f6re \u00e7ok daha fazla enerji harcayacakt\u0131r. EcoPrompt, bu model \u00f6zelliklerini (genellikle halka a\u00e7\u0131k bilgilerden veya model kartlar\u0131ndan elde edilebilir) tahmin s\u00fcrecine dahil eder.<\/p>\n
\u00dc\u00e7\u00fcnc\u00fc kritik bile\u015fen, kullan\u0131lan donan\u0131m s\u0131n\u0131f\u0131d\u0131r. YZ modelleri genellikle y\u00fcksek performansl\u0131 GPU’lar \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Farkl\u0131 GPU modellerinin (\u00f6rne\u011fin, NVIDIA A100 vs. H100) farkl\u0131 g\u00fc\u00e7 t\u00fcketim profilleri (TDP – Thermal Design Power) vard\u0131r. Bir prompt’un hangi tip bir GPU \u00fczerinde i\u015flendi\u011fini do\u011frudan bilemesek de, servis sa\u011flay\u0131c\u0131n\u0131n sundu\u011fu genel donan\u0131m seviyeleri veya varsay\u0131lan donan\u0131m konfig\u00fcrasyonlar\u0131 hakk\u0131nda makul varsay\u0131mlarda bulunabiliriz. EcoPrompt, bu donan\u0131m \u00f6zelliklerini modeline entegre eder.<\/p>\n
Son olarak, veri merkezi g\u00fc\u00e7 kullan\u0131m verimlili\u011fi (PUE) fakt\u00f6r\u00fc de b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131r. PUE, bir veri merkezinin toplam enerji t\u00fcketiminin, yaln\u0131zca bili\u015fim ekipmanlar\u0131 taraf\u0131ndan t\u00fcketilen enerjiye oran\u0131n\u0131 g\u00f6sterir. \u00d6rne\u011fin, 1.5 PUE de\u011feri, bili\u015fim ekipmanlar\u0131n\u0131n t\u00fcketti\u011fi her 1 birim enerji i\u00e7in, so\u011futma, ayd\u0131nlatma ve di\u011fer altyap\u0131 i\u00e7in 0.5 birim ek enerji harcand\u0131\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir. Bu fakt\u00f6r, YZ prompt’unun dolayl\u0131 enerji maliyetini belirlemede kritik bir rol oynar. EcoPrompt, bu fakt\u00f6r\u00fc de hesaba katarak daha ger\u00e7ek\u00e7i bir toplam enerji t\u00fcketimi tahmini sunar. T\u00fcm bu parametreler bir araya getirilerek, bir prompt’un tahmini enerji t\u00fcketimi (kWh) ve buna ba\u011fl\u0131 karbon emisyonu (kg CO2e) hesaplan\u0131r. Bu model, do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fcm yapman\u0131n imkans\u0131z oldu\u011fu durumlarda bile, YZ’nin \u00e7evresel etkileri hakk\u0131nda bilin\u00e7li kararlar alabilmek i\u00e7in de\u011ferli bir ara\u00e7 sa\u011flar.<\/p>\n
\u015eimdi, EcoPrompt yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 somutla\u015ft\u0131rmak i\u00e7in basit bir metin tamamlama prompt’u \u00fczerinden bir vaka analizi yapal\u0131m. Diyelim ki bir YZ modeline “G\u00fcne\u015f sistemindeki en b\u00fcy\u00fck gezegen…” \u015feklinde bir prompt g\u00f6nderdiniz ve model “J\u00fcpiter’dir.” \u015feklinde bir yan\u0131t \u00fcretti. Bu basit etkile\u015fimin ard\u0131ndaki enerji denklemini EcoPrompt nas\u0131l tahmin eder?<\/p>\n
Bu varsay\u0131mlarla, basit bir hesaplama \u015fu \u015fekilde yap\u0131labilir:<\/p>\n
\n # Parametreler\n gpu_gucu_watt = 280 # Watt (NVIDIA A100 i\u00e7in ortalama)\n tahmin_suresi_saniye = 0.5 # saniye\n pue_faktoru = 1.5\n karbon_yogunlugu_kg_co2_per_kwh = 0.4\n\n # Enerji t\u00fcketimi hesaplamas\u0131 (Watt-saniye cinsinden)\n enerji_joules = gpu_gucu_watt * tahmin_suresi_saniye\n\n # kWh cinsine \u00e7evirme\n enerji_kwh = enerji_joules \/ (3600 * 1000) # 1 kWh = 3.6 x 10^6 joule\n\n # PUE fakt\u00f6r\u00fcn\u00fc uygulama\n toplam_enerji_kwh = enerji_kwh * pue_faktoru\n\n # Karbon emisyonu hesaplamas\u0131\n karbon_emisyonu_kg_co2e = toplam_enerji_kwh * karbon_yogunlugu_kg_co2_per_kwh\n\n # Sonu\u00e7lar\n # print(f\"Tahmini Enerji T\u00fcketimi (GPU): {enerji_kwh:.8f} kWh\")\n # print(f\"Toplam Tahmini Enerji T\u00fcketimi (PUE dahil): {toplam_enerji_kwh:.8f} kWh\")\n # print(f\"Tahmini Karbon Emisyonu: {karbon_emisyonu_kg_co2e:.8f} kg CO2e\")\n <\/code><\/pre>\n<\/p><\/div>\nBu hesaplama sonucunda, tek bir basit prompt i\u00e7in \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck, mikroskobik d\u00fczeyde bir enerji t\u00fcketimi ve karbon emisyonu de\u011feri elde ederiz (\u00f6rne\u011fin, 0.000058 kWh ve 0.000023 kg CO2e gibi). Ancak bu de\u011ferler, g\u00fcnde milyarlarca kez tekrarlanan prompt’larla \u00e7arp\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, h\u0131zla anlaml\u0131 bir toplam \u00e7evresel ayak izine d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcr. EcoPrompt’un g\u00fcc\u00fc, bu mikroskobik etkileri g\u00f6r\u00fcn\u00fcr k\u0131lmak ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131 YZ kullan\u0131mlar\u0131n\u0131n toplam \u00e7evresel y\u00fck\u00fc hakk\u0131nda bilgilendirmektir.<\/p>\n
EcoPrompt Modelini \u0130n\u015fa Etmek: Parametreler, Form\u00fcller ve Uygulama<\/h2>\n
EcoPrompt modelini in\u015fa etmek, yukar\u0131da bahsetti\u011fimiz temel prensipleri ve vaka analizini daha genel ve uygulanabilir bir \u00e7er\u00e7eveye oturtmay\u0131 gerektirir. Bu s\u00fcre\u00e7, belirli girdileri al\u0131p, belirli form\u00fcller arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla tahmini \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 \u00fcreten bir sistem kurmay\u0131 i\u00e7erir. Bu sistemin amac\u0131, her bir YZ prompt’u i\u00e7in enerji t\u00fcketimi (kWh) ve karbon emisyonu (kg CO2e) gibi \u00e7evresel maliyetleri m\u00fcmk\u00fcn oldu\u011funca do\u011fru bir \u015fekilde tahmin etmektir.<\/p>\n
Temel Girdiler ve \u00c7\u0131kt\u0131lar Nelerdir?<\/h3>\n
EcoPrompt modelinin \u00e7al\u0131\u015fabilmesi i\u00e7in baz\u0131 temel girdilere ihtiya\u00e7 duyar\u0131z. Bu girdiler, do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fclemeyen ancak tahmin edilebilir veya varsay\u0131labilecek parametrelerdir:<\/p>\n
\n- Prompt Uzunlu\u011fu (Jeton Say\u0131s\u0131):<\/strong> Kullan\u0131c\u0131n\u0131n g\u00f6nderdi\u011fi prompt’un ve modelin \u00fcretti\u011fi yan\u0131t\u0131n toplam jeton (token) say\u0131s\u0131. Bu, genellikle YZ API’lerinden kolayca elde edilebilir bir bilgidir.<\/li>\n
- YZ Model Tipi\/Kimli\u011fi:<\/strong> Kullan\u0131lan YZ modelinin ad\u0131 veya kimli\u011fi (\u00f6rne\u011fin, GPT-4, LLaMA-2-7B). Bu bilgi, modelin parametre say\u0131s\u0131, mimarisi ve dolay\u0131s\u0131yla hesaplama yo\u011funlu\u011fu hakk\u0131nda bilgi edinmemizi sa\u011flar.<\/li>\n
- Tahmin S\u00fcresi (Saniye):<\/strong> Modelin prompt’u i\u015fleyip yan\u0131t \u00fcretmesi i\u00e7in ge\u00e7en s\u00fcre. Bu, YZ API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131n yan\u0131t s\u00fcrelerinden elde edilebilir.<\/li>\n
- Kullan\u0131lan Donan\u0131m S\u0131n\u0131f\u0131 (Varsay\u0131lan):<\/strong> YZ modelinin \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 donan\u0131m\u0131n (GPU) varsay\u0131lan s\u0131n\u0131f\u0131 veya tahmini ortalama g\u00fc\u00e7 t\u00fcketimi (Watt). Bu bilgiye do\u011frudan eri\u015filemese de, servis sa\u011flay\u0131c\u0131n\u0131n sundu\u011fu genel altyap\u0131dan veya end\u00fcstri standartlar\u0131ndan yola \u00e7\u0131karak makul varsay\u0131mlarda bulunulabilir.<\/li>\n
- Veri Merkezi PUE Fakt\u00f6r\u00fc (Varsay\u0131lan):<\/strong> YZ modelinin \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 veri merkezinin g\u00fc\u00e7 kullan\u0131m verimlili\u011fi. Bu da genellikle b\u00f6lgesel ortalamalar veya servis sa\u011flay\u0131c\u0131n\u0131n a\u00e7\u0131klad\u0131\u011f\u0131 de\u011ferler \u00fczerinden varsay\u0131l\u0131r.<\/li>\n
- Elektrik \u015eebekesi Karbon Yo\u011funlu\u011fu (Varsay\u0131lan):<\/strong> Modelin \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 co\u011frafi b\u00f6lgedeki elektrik \u00fcretiminin karbon yo\u011funlu\u011fu (kg CO2e\/kWh). Bu bilgi, ulusal veya b\u00f6lgesel enerji ajanslar\u0131ndan elde edilebilir.<\/li>\n<\/ul>\n
Bu girdilerle birlikte, EcoPrompt’un temel \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n
\n- Tahmini Enerji T\u00fcketimi (kWh):<\/strong> Belirli bir prompt i\u00e7in harcanan toplam elektrik enerjisi.<\/li>\n
- Tahmini Karbon Emisyonu (kg CO2e):<\/strong> Bu enerji t\u00fcketiminin yol a\u00e7t\u0131\u011f\u0131 karbon e\u015fde\u011feri emisyon miktar\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n
Modelleme Form\u00fclleri ve Basitle\u015ftirmeler<\/h3>\n
EcoPrompt’un kalbinde, bu girdileri kullanarak \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 \u00fcreten matematiksel form\u00fcller yatar. Bu form\u00fcller, karma\u015f\u0131k ger\u00e7ekli\u011fi basitle\u015ftiren varsay\u0131mlar i\u00e7erir, ancak s\u0131f\u0131r telemetri k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 alt\u0131nda en iyi tahmini sunmay\u0131 hedefler. \u0130\u015fte temel bir modelleme \u00f6rne\u011fi:<\/p>\n
\n- Hesaplama Yo\u011funlu\u011fu (FLOPS):<\/strong> Her bir YZ modeli ve prompt i\u00e7in hesaplama yo\u011funlu\u011funu tahmin etmek zordur. Basit bir yakla\u015f\u0131m, prompt uzunlu\u011fu ve modelin karma\u015f\u0131kl\u0131k fakt\u00f6r\u00fc (model parametre say\u0131s\u0131yla orant\u0131l\u0131 bir katsay\u0131) \u00fczerinden bir “i\u015flem y\u00fck\u00fc” belirlemektir.
\n islem_yuku = prompt_uzunlugu * model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru<\/code><\/li>\n- Enerji T\u00fcketimi (GPU):<\/strong> GPU’nun belirli bir i\u015f y\u00fck\u00fc i\u00e7in ne kadar g\u00fc\u00e7 t\u00fcketti\u011fini tahmin etmek i\u00e7in, tahmin s\u00fcresi ve varsay\u0131lan GPU g\u00fcc\u00fc kullan\u0131l\u0131r.
\n enerji_joules = varsay\u0131lan_gpu_gucu_watt * tahmin_suresi_saniye<\/code>
\n Bu de\u011feri kWh’ye \u00e7eviririz:
\n enerji_kwh_gpu = enerji_joules \/ (3600 * 1000)<\/code><\/li>\n- Toplam Enerji T\u00fcketimi (PUE dahil):<\/strong> Veri merkezinin genel verimsizli\u011fini yans\u0131tmak i\u00e7in PUE fakt\u00f6r\u00fcn\u00fc uygular\u0131z.
\n toplam_enerji_kwh = enerji_kwh_gpu * pue_faktoru<\/code><\/li>\n- Karbon Emisyonu:<\/strong> Toplam enerji t\u00fcketimini, b\u00f6lgesel elektrik \u015febekesi karbon yo\u011funlu\u011fu ile \u00e7arparak karbon emisyonunu buluruz.
\n karbon_emisyonu_kg_co2e = toplam_enerji_kwh * karbon_yogunlugu_kg_co2_per_kwh<\/code><\/li>\n<\/ol>\nBu form\u00fcller, basit bir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131 sunar. Ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda, model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru<\/code> ve varsay\u0131lan_gpu_gucu_watt<\/code> gibi de\u011ferler, belirli YZ modelleri ve donan\u0131m konfig\u00fcrasyonlar\u0131 i\u00e7in daha detayl\u0131 ara\u015ft\u0131rmalar ve ampirik verilerle kalibre edilebilir. \u00d6rne\u011fin, k\u00fc\u00e7\u00fck bir model i\u00e7in model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru<\/code> 0.0001 iken, b\u00fcy\u00fck bir model i\u00e7in 0.01 olabilir. Ayn\u0131 \u015fekilde, bir bulut sa\u011flay\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n “standart” GPU’su i\u00e7in ortalama g\u00fc\u00e7 t\u00fcketimi 250W iken, “y\u00fcksek performansl\u0131” GPU’su i\u00e7in 400W olabilir.<\/p>\nA\u015fa\u011f\u0131da, bu modellemenin Python benzeri bir ps\u00f6do-kod ile nas\u0131l uygulanabilece\u011fine dair bir \u00f6rnek bulunmaktad\u0131r:<\/p>\n
\n\n def hesapla_eco_maliyet(prompt_uzunlugu_jeton, model_tipi, tahmin_suresi_saniye,\n varsayilan_gpu_gucu_watt, pue_faktoru, karbon_yogunlugu_kg_co2_per_kwh):\n \n # Model tipine g\u00f6re karma\u015f\u0131kl\u0131k fakt\u00f6r\u00fc ve GPU g\u00fc\u00e7 t\u00fcketimi ayarlamas\u0131\n # Bu k\u0131s\u0131m, ger\u00e7ek bir uygulamada daha detayl\u0131 bir lookup tablosu veya ML modeli olabilir.\n if model_tipi == \"k\u00fc\u00e7\u00fck_dil_modeli\":\n model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru = 0.001\n # varsayilan_gpu_gucu_watt = 200 # \u00d6rnek: Daha az g\u00fc\u00e7l\u00fc GPU\n elif model_tipi == \"orta_dil_modeli\":\n model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru = 0.005\n # varsayilan_gpu_gucu_watt = 280 # \u00d6rnek: Orta seviye GPU\n elif model_tipi == \"b\u00fcy\u00fck_dil_modeli\":\n model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru = 0.01\n # varsayilan_gpu_gucu_watt = 350 # \u00d6rnek: Y\u00fcksek g\u00fc\u00e7l\u00fc GPU\n else:\n # Bilinmeyen model tipi i\u00e7in varsay\u0131lan de\u011ferler\n model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru = 0.003\n # varsayilan_gpu_gucu_watt = 250\n\n # Prompt uzunlu\u011fu ve model karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na g\u00f6re tahmini i\u015flem yo\u011funlu\u011fu (basit yakla\u015f\u0131m)\n # Bu, do\u011frudan FLOPS hesaplamas\u0131 yerine bir vekil \u00f6l\u00e7\u00fcmd\u00fcr.\n tahmini_islem_yogunlugu = prompt_uzunlugu_jeton * model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru\n\n # Enerji t\u00fcketimi hesaplamas\u0131 (Watt-saniye -> Joule)\n # Bu, GPU'nun tahmin s\u00fcresince t\u00fcketti\u011fi ortalama g\u00fcc\u00fc temsil eder.\n enerji_joules = varsayilan_gpu_gucu_watt * tahmin_suresi_saniye\n\n # kWh cinsine \u00e7evirme\n enerji_kwh_gpu = enerji_joules \/ (3600 * 1000)\n\n # PUE fakt\u00f6r\u00fcn\u00fc uygulama (veri merkezi genel verimsizli\u011fi)\n toplam_enerji_kwh = enerji_kwh_gpu * pue_faktoru\n\n # Karbon emisyonu hesaplama\n karbon_emisyonu_kg_co2e = toplam_enerji_kwh * karbon_yogunlugu_kg_co2_per_kwh\n\n return {\n \"enerji_kwh\": toplam_enerji_kwh,\n \"karbon_emisyonu_kg_co2e\": karbon_emisyonu_kg_co2e,\n \"tahmini_islem_yogunlugu\": tahmini_islem_yogunlugu # Geli\u015ftirme i\u00e7in ek bilgi\n }\n\n # \u00d6rnek kullan\u0131m:\n # prompt_uzunlugu = 150 # jeton\n # model_tipi = \"orta_dil_modeli\"\n # tahmin_suresi = 3.2 # saniye\n # varsayilan_gpu_gucu = 280 # Watt\n # pue_faktoru = 1.45 # Veri merkezi PUE de\u011feri\n # karbon_yogunlugu = 0.38 # kg CO2\/kWh (b\u00f6lgesel ortalama)\n\n # maliyet = hesapla_eco_maliyet(prompt_uzunlugu, model_tipi, tahmin_suresi,\n # varsayilan_gpu_gucu, pue_faktoru, karbon_yogunlugu)\n\n # print(f\"Tahmini Enerji T\u00fcketimi: {maliyet['enerji_kwh']:.7f} kWh\")\n # print(f\"Tahmini Karbon Emisyonu: {maliyet['karbon_emisyonu_kg_co2e']:.7f} kg CO2e\")\n <\/code><\/pre>\n<\/p><\/div>\nBu ps\u00f6do-kod, EcoPrompt’un temel \u00e7al\u0131\u015fma mant\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir. Uygulamada, model_tipi<\/code>ne g\u00f6re farkl\u0131 model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru<\/code> ve varsayilan_gpu_gucu_watt<\/code> de\u011ferleri, bir veritaban\u0131ndan veya yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131ndan \u00e7ekilebilir. Bu sayede, farkl\u0131 YZ modelleri ve donan\u0131m konfig\u00fcrasyonlar\u0131 i\u00e7in daha \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f tahminler yap\u0131labilir. Bu model, YZ kullan\u0131m\u0131n\u0131n \u00e7evresel etkilerini daha \u015feffaf hale getirmek ve geli\u015ftiricileri ile kullan\u0131c\u0131lar\u0131 daha s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir uygulamalar geli\u015ftirmeye te\u015fvik etmek i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir temel sunar.<\/p>\nS\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir Yapay Zeka \u0130\u00e7in EcoPrompt: \u0130leri D\u00fczey \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve Gelecek Vizyonu<\/h2>\n
EcoPrompt’un temel modelini in\u015fa ettikten sonra, bu yakla\u015f\u0131m\u0131 daha ileri ta\u015f\u0131mak ve tahminlerin do\u011frulu\u011funu art\u0131rmak i\u00e7in \u00e7e\u015fitli optimizasyonlar ve ileri d\u00fczey stratejiler uygulanabilir. S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir yapay zeka ekosisteminde EcoPrompt’un rol\u00fc, sadece maliyetleri tahmin etmekle kalmay\u0131p, ayn\u0131 zamanda bilin\u00e7li kararlar al\u0131nmas\u0131na ve \u00e7evresel etkiyi azalt\u0131c\u0131 eylemlerin tetiklenmesine yard\u0131mc\u0131 olmakt\u0131r.<\/p>\n
Model kalibrasyonu ve do\u011frulama, EcoPrompt’un g\u00fcvenilirli\u011fini art\u0131rmak i\u00e7in kritik ad\u0131mlard\u0131r. Zero telemetry ortam\u0131nda do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fcm yapamasak da, kontroll\u00fc ortamlarda (\u00f6rne\u011fin, kendi veri merkezimizde \u00e7al\u0131\u015fan a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 bir model \u00fczerinde) belirli prompt’lar i\u00e7in enerji t\u00fcketimini \u00f6l\u00e7ebiliriz. Bu ger\u00e7ek d\u00fcnya verileri, EcoPrompt’un tahmin katsay\u0131lar\u0131n\u0131 (model_karma\u015f\u0131kl\u0131k_faktoru<\/code>, varsay\u0131lan_gpu_gucu_watt<\/code> gibi) kalibre etmek i\u00e7in kullan\u0131labilir. Ayr\u0131ca, farkl\u0131 bulut sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n genel enerji t\u00fcketimi raporlar\u0131 veya kamuya a\u00e7\u0131k s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik verileri, PUE fakt\u00f6rleri ve b\u00f6lgesel karbon yo\u011funluklar\u0131 gibi makro d\u00fczeydeki verilerle kendi tahminlerimizi kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak modelimizin do\u011frulu\u011funu dolayl\u0131 yoldan do\u011frulayabiliriz. Bu s\u00fcrekli kalibrasyon s\u00fcreci, EcoPrompt’un tahminlerinin zaman i\u00e7inde daha g\u00fcvenilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\nMakine \u00f6\u011frenimi teknikleri, tahmin do\u011frulu\u011funu art\u0131rmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7 sunar. Geli\u015fmi\u015f EcoPrompt modelleri, prompt’un kendisinden (metin i\u00e7eri\u011fi, uzunluk, anahtar kelimeler), modelin t\u00fcr\u00fcnden ve ge\u00e7mi\u015f kullan\u0131m verilerinden (tahmin s\u00fcresi gibi) \u00f6\u011frenerek daha sofistike enerji t\u00fcketimi tahminleri yapabilir. \u00d6rne\u011fin, bir regresyon modeli, prompt’un karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ile tahmin edilen enerji t\u00fcketimi aras\u0131ndaki karma\u015f\u0131k, do\u011frusal olmayan ili\u015fkileri \u00f6\u011frenebilir. Bu, statik katsay\u0131lar yerine dinamik, ba\u011flama duyarl\u0131 tahminler yap\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r. Ayr\u0131ca, YZ modellerinin farkl\u0131 b\u00f6lgelerde farkl\u0131 enerji \u015febekeleri \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 ger\u00e7e\u011fi g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda, co\u011frafi konum bazl\u0131 karbon yo\u011funlu\u011fu verilerini entegre etmek, emisyon tahminlerini daha da hassasla\u015ft\u0131racakt\u0131r. T\u00fcrkiye’nin farkl\u0131 b\u00f6lgelerindeki elektrik \u00fcretim kaynaklar\u0131 ve karbon yo\u011funluklar\u0131 farkl\u0131l\u0131k g\u00f6sterebilir; bu t\u00fcr yerel verilerin dahil edilmesi, EcoPrompt’u yerel pazar i\u00e7in daha alakal\u0131 hale getirir.<\/p>\n
EcoPrompt’u bir geli\u015ftirici arac\u0131 olarak kullanmak, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir YZ geli\u015ftirme k\u00fclt\u00fcr\u00fcn\u00fcn te\u015fvik edilmesinde kilit rol oynar. YZ API’lerine yap\u0131lan her \u00e7a\u011fr\u0131n\u0131n ard\u0131ndan, geli\u015ftiricilere anl\u0131k olarak o prompt’un tahmini \u00e7evresel maliyetini sunan bir eklenti veya k\u00fct\u00fcphane olu\u015fturulabilir. Bu, geli\u015ftiricilerin kodlar\u0131n\u0131 optimize ederken veya model se\u00e7imi yaparken \u00e7evresel etkiyi de g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmalar\u0131n\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir geli\u015ftirici, ayn\u0131 g\u00f6revi daha az enerji t\u00fcketen daha k\u00fc\u00e7\u00fck bir modelle ger\u00e7ekle\u015ftirebilece\u011fini fark edebilir veya prompt’lar\u0131n\u0131 daha k\u0131sa ve \u00f6z tutarak maliyeti d\u00fc\u015f\u00fcrebilir. Bu t\u00fcr geri bildirim mekanizmalar\u0131, YZ \u00fcr\u00fcnlerinin tasar\u0131m a\u015famas\u0131ndan itibaren s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik prensiplerini benimsemesine yard\u0131mc\u0131 olur.<\/p>\n
Gelecek vizyonunda, EcoPrompt gibi yakla\u015f\u0131mlar, YZ’nin \u00e7evresel etkilerini y\u00f6netmek i\u00e7in daha geni\u015f bir stratejinin par\u00e7as\u0131 olacakt\u0131r. Bu, YZ hizmet sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n daha \u015feffaf telemetri verileri payla\u015fmas\u0131n\u0131 te\u015fvik etmekten, ye\u015fil veri merkezlerinin geli\u015ftirilmesine yat\u0131r\u0131m yapmaya kadar uzan\u0131r. EcoPrompt, bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmde bir k\u00f6pr\u00fc g\u00f6revi g\u00f6rerek, g\u00f6r\u00fcnmez olan\u0131 g\u00f6r\u00fcn\u00fcr k\u0131lar ve YZ toplulu\u011funu daha sorumlu ve \u00e7evreci bir gelece\u011fe do\u011fru y\u00f6nlendirir. Yapay zekan\u0131n g\u00fcc\u00fcn\u00fc kullan\u0131rken gezegenimizi korumak, sadece teknolojik bir zorluk de\u011fil, ayn\u0131 zamanda etik bir sorumluluktur. EcoPrompt, bu sorumlulu\u011fu yerine getirme yolunda \u00f6nemli bir ad\u0131md\u0131r.<\/p>\n
Sonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h2>\n
Yapay zeka teknolojileri hayat\u0131m\u0131z\u0131n her k\u00f6\u015fesine n\u00fcfuz ederken, bu devrimin arkas\u0131ndaki g\u00f6r\u00fcnmez \u00e7evresel maliyetleri anlamak ve y\u00f6netmek her zamankinden daha \u00f6nemli hale gelmi\u015ftir. EcoPrompt yakla\u015f\u0131m\u0131, zero telemetry gibi k\u0131s\u0131tlamalar alt\u0131nda bile YZ prompt’lar\u0131n\u0131n gizli fiziksel maliyetini tahmin etme konusunda yenilik\u00e7i bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. Do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fcm yapman\u0131n zorluklar\u0131na ra\u011fmen, prompt’un karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, modelin tipi, donan\u0131m varsay\u0131mlar\u0131 ve veri merkezi verimlilik fakt\u00f6rleri gibi dolayl\u0131 g\u00f6stergeleri kullanarak, her bir YZ etkile\u015fiminin enerji t\u00fcketimi ve karbon emisyonu ayak izini makul bir do\u011frulukla ortaya koyabiliriz. Bu \u015feffafl\u0131k, YZ geli\u015ftiricilerini ve kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131 daha s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir uygulamalar ve bilin\u00e7li se\u00e7imler yapmaya te\u015fvik ederek, yapay zekan\u0131n \u00e7evresel etkisini azaltma yolunda kritik bir ad\u0131m atmam\u0131z\u0131 sa\u011flar. Unutmayal\u0131m ki, kulland\u0131\u011f\u0131m\u0131z her teknoloji, bir bedelle gelir ve bu bedeli anlamak, daha sorumlu bir gelecek in\u015fa etmenin anahtar\u0131d\u0131r.<\/p>\n
S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular<\/h3>\n\n- EcoPrompt her AI modelinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r m\u0131?<\/dt>\n
- EcoPrompt’un temel prensipleri, \u00e7o\u011fu YZ modeline uygulanabilir. Ancak tahminlerin do\u011frulu\u011fu, modelin mimarisi, parametre say\u0131s\u0131 ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 donan\u0131m hakk\u0131nda ne kadar bilgiye sahip oldu\u011fumuza ba\u011fl\u0131d\u0131r. Daha spesifik modeller i\u00e7in daha \u00f6zel kalibrasyonlar gerekebilir.<\/dd>\n
- Bu model ne kadar do\u011fru sonu\u00e7lar verir?<\/dt>\n
- Zero telemetry ortam\u0131nda do\u011frudan \u00f6l\u00e7\u00fcm olmad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, EcoPrompt’un tahminleri %100 kesinlikte de\u011fildir. Ancak ak\u0131ll\u0131 varsay\u0131mlar, end\u00fcstri standartlar\u0131 ve b\u00f6lgesel verilerle birle\u015ftirildi\u011finde, modelin tahminleri YZ prompt’lar\u0131n\u0131n \u00e7evresel etkisi hakk\u0131nda anlaml\u0131 ve eyleme ge\u00e7irilebilir bir fikir verir. S\u00fcrekli kalibrasyon ve do\u011frulama ile do\u011fruluk art\u0131r\u0131labilir.<\/dd>\n
- Prompt’umu nas\u0131l daha “ekolojik” yapabilirim?<\/dt>\n
- Prompt’lar\u0131n\u0131z\u0131 daha k\u0131sa, daha net ve amaca y\u00f6nelik tutarak gereksiz hesaplama y\u00fck\u00fcn\u00fc azaltabilirsiniz. Ayr\u0131ca, g\u00f6reviniz i\u00e7in en k\u00fc\u00e7\u00fck ve en verimli YZ modelini tercih etmek de enerji t\u00fcketimini d\u00fc\u015f\u00fcrecektir. Tekrar eden prompt’lar\u0131 \u00f6nlemek i\u00e7in \u00f6nbellekleme (caching) stratejileri de kullan\u0131labilir.<\/dd>\n
- S\u0131f\u0131r telemetri ilkesi neden \u00f6nemli?<\/dt>\n
- S\u0131f\u0131r telemetri, kullan\u0131c\u0131 gizlili\u011fini korumak, veri g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flamak ve YZ modelinin fikri m\u00fclkiyetini muhafaza etmek i\u00e7in \u00f6nemlidir. Ancak bu ilke, \u00e7evresel etkiyi izleme ve raporlama konusunda zorluklar yarat\u0131r, bu y\u00fczden EcoPrompt gibi dolayl\u0131 modelleme yakla\u015f\u0131mlar\u0131na ihtiya\u00e7 duyulur.<\/dd>\n
- EcoPrompt sadece enerji maliyetini mi \u00f6l\u00e7er?<\/dt>\n
- EcoPrompt \u00f6ncelikli olarak enerji t\u00fcketimi (kWh) ve buna ba\u011fl\u0131 karbon emisyonunu (kg CO2e) tahmin eder. Ancak modelin \u00e7er\u00e7evesi, su t\u00fcketimi veya e-at\u0131k \u00fcretimi gibi di\u011fer \u00e7evresel maliyetleri de (ilgili verilere eri\u015fim sa\u011fland\u0131\u011f\u0131nda) i\u00e7erecek \u015fekilde geni\u015fletilebilir.<\/dd>\n<\/dl>\n
#YapayZeka #S\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik #EcoPrompt #EnerjiVerimlili\u011fi #AIETK\u0130S\u0130<\/p>\n