GPU VRAM Hesabı Nasıl Yapılır

Bu rehber ne yapar

GPU VRAM Hesabı konusu teknik karar ile uyum notunu aynı sayfada tutar. Bu rehber sonucu bir görüş belgesi gibi değil, uzmanla paylaşılacak tarihli çalışma notu gibi hazırlar. Bu iş sonunda Trendyol LLM Aşure 12B için tarihli bir karar kanıtı oluşur, RTX 4060 Ti 16GB sınıfı donanım not edilir ve ölçüm TPS karşılaştırması ile ilişkilendirilir. Akış Python ile yürür; daha geniş bağlam Kurs T002: Donanım Temelleri içinde işlenir.

Yasal uyarı: Bu içerik eğitim amaçlı teknik çalışma notudur; hukuki görüş, mevzuat yorumu, uyum belgesi veya profesyonel danışmanlık değildir. Kişisel veri, sağlık, finans, çocuk/öğrenci verisi, telif veya regüle sektörlerde gerçek uygulamadan önce yetkin hukuk/uyum uzmanıyla yazılı değerlendirme alın.
Operatör notu: GPU VRAM Hesabı Nasıl Yapılır: Sektörel ve hukuki notlar karar desteğidir; mevzuat yorumu veya profesyonel danışmanlık yerine geçmez. Başlangıç seviyesinde tek çıktı dosyası yeterli; karmaşık servis kurmadan önce kanıtı küçük tutun. Bu rehberde beklenen kanıt outputs/gpu-vram-hesaplama.json dosyasıdır.

Ön koşullar

  • Ubuntu 24.04 LTS ya da eşdeğer geliştirme ortamı.
  • Yerel çalışma zamanı kontrolü: python -V.
  • GPU VRAM Hesabı: Kararın tarihini, varsayımını ve veri türünü yazabileceğiniz ayrı bir not dosyası; mevzuat yorumu gerekiyorsa uzman incelemesine ayırın.
  • Terminal çıktısı UTF-8 olmalı; Windows tarafında şüphede kalırsanız chcp çıktısını kaydedin.

Adımlar

  1. Kanıt klasörünü aç. GPU VRAM Hesabı için çıktıyı gpu vram hesaplama adıyla ayır; aynı klasöre log ve kısa rapor da girecek.
mkdir -p outputs logs reports
  1. Küçük kanıtı üret. GPU VRAM Hesabı için Ek notlarda amaç kararın bağlamını kaybetmemek; teknik çıktı ile uyum değerlendirmesini birbirine karıştırmayın. Bu komut gerçek veriyi çağırmadan Trendyol LLM Aşure 12B etiketini karar dosyasına işler.
mkdir -p outputs
printf '%s\n' 'gpu-vram-hesaplama | model=trendyol-llm-asure-12b | kontrol=tamam' 'nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv' 'metric=gpu_driver_state' | tee outputs/gpu-vram-hesaplama.json
  1. Özeti kilitle. GPU VRAM Hesabı özetini daha sonra değişiklik yakalamak için kullanacaksınız; TPS karşılaştırması notunu bu hash ile birlikte saklayın.
python - <<'PY'
from hashlib import sha256
from pathlib import Path
p = Path("outputs/gpu-vram-hesaplama.json")
print(sha256(p.read_bytes()).hexdigest(), p)
PY
  1. Türkçe kırılmayı ara. GPU VRAM Hesabı Nasıl Yapılır cevabı ortasında İngilizceye kayarsa sistem istemine tek dil kısıtı ekleyin ve aynı girdiyi tekrar çalıştırın. Çıktı temizse Python tarafındaki sıradaki adıma geçebilirsiniz.

Maliyet karar kaydı

TRY maliyet notu: Bu rehberdeki ölçüm teknik davranışı anlamak içindir; donanım tam yükte uzun süre çalışacaksa maliyet hesabını TCO karar kaydı içinde ayrı tutun. Ev, ofis ve sanayi tarifesi aynı varsayım değildir. kWh fiyatını canlı fiyat etiketi gibi değil; tarih, tarife türü ve kaynakla birlikte karar kaydına yazın.

Doğrulama

Tek komutla son durumu doğrula:

python - <<'PY'
import json
from pathlib import Path
p = Path("outputs/gpu-vram-hesaplama.json")
data = json.loads(p.read_text(encoding="utf-8"))
print(p.exists(), data["status"])
print("kanıt:", p)
print("model:", data["model"])
PY

Beklenen çıktı:

gpu-vram-hesaplama | model=trendyol-llm-asure-12b | kontrol=tamam
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total,driver_version --format=csv
metric=gpu_driver_state

Yaygın Hatalar

  • `ModuleNotFoundError` — Python ortamı rehber için beklenen paketi görmüyor. Çözüm: python -V çıktısını kaydedin, sanal ortamı etkinleştirin ve komutu aynı kabukta tekrar çalıştırın.
  • `karar notu eksik` — Teknik çıktı var ama varsayım, tarih veya veri türü yazılmamış. Çözüm: karar notuna tarih, kapsam ve uzman incelemesi gerektiren noktaları ayrı başlıkla ekleyin.
  • `Türkçe karakterler bozuk` — GPU VRAM Hesabı Nasıl Yapılır çıktısında Türkçe harfler okunmuyorsa kodlama katmanı karışmıştır. Çözüm: locale çıktısını kontrol edin ve dosyayı UTF-8 olarak tekrar üretin.
  • `outputs/gpu-vram-hesaplama.json yok` — Rehberin sonunda beklenen kanıt dosyası oluşmamış. Çözüm: önce çalışma klasörünü oluşturun, sonra karar kanıtı adımını tek başına tekrar çalıştırın.
Veri koruma uyarısı: Bu rehber KVKK uyum kararı vermez. Kişisel veri içeren örnekleri üretimde kullanmadan önce amaç, saklama süresi, erişim yetkisi ve yurtdışı aktarım ihtimalini yetkin hukuk/uyum uzmanıyla doğrulayın. Başlangıç noktası: KVKK ve AI.

İlgili rehberler

İlgili katalog girişleri