AI ve ML VPS - Yapay Zeka Sunucusu

Yapay zeka ve makine öğrenmesi iş yükleri çok çeşitli kaynak profilleri gerektirir. Klasik ML algoritmaları (regression, decision tree, random forest, XGBoost) CPU-yoğun ve RAM-yoğun çalışır - büyük dataset'ler için 16-64GB RAM yeterli olabilir. Derin öğrenme - özellikle CNN, RNN, Transformer mimarileri - GPU paralel hesaplama gerektirir. LLM inference için 24GB+ VRAM, fine-tuning için 48GB+ VRAM, sıfırdan eğitim için multi-GPU setup gereklidir. Veri ön işleme, feature engineering ve model değerlendirme aşamaları CPU ve RAM'e daha fazla yüklenir. Pipeline'ınızı analiz ederek en uygun plan seçilmelidir - hibrit yaklaşım (CPU VPS'te ön işleme + GPU VPS'te eğitim) maliyet açısından genellikle daha verimlidir. Offshore AI hosting tercih edilir çünkü model ağırlıkları (proprietary IP), eğitim verileri (potansiyel kişisel veri içerebilir) ve inference logları (kullanıcı sorgu geçmişi) yasal celp veya regulatör müdahalelerine konu olur. AnubizHost offshore lokasyonları bu riskler için ek bir koruma sağlar.

AnubizHost AI/ML VPS planları farklı kullanım senaryolarına özelleştirilebilir. Hafif ML projeleri için Starter plan (2 vCPU, 4GB RAM, 80GB NVMe) sufficient'tır - veri analizi, klasik ML modelleri, küçük dataset'lerle deneysel çalışmalar için uygun. Orta ölçekli iş yükleri için Growth (4 vCPU, 8GB RAM, 160GB NVMe) tercih edilir - daha büyük dataset'ler ve daha karmaşık modeller için yeterli kapasite. Production ML pipeline'ları için Pro (8 vCPU, 16GB RAM, 320GB NVMe) - paralel veri işleme, model versiyonlama ve API serving için optimal. GPU gerektiren senaryolar için ayrı GPU VPS planlarımız mevcuttur - RTX 4090, A100, H100 seçenekleri. Tüm planlar Docker, conda, virtualenv, poetry, uv gibi modern Python paket yöneticileri ve env tool'larıyla uyumludur. Hugging Face Hub'dan model indirme ve cache'leme için yeterli disk alanı; veri loader'lar için yüksek IOPS NVMe SSD; gradient hesaplamaları için DDR4 ECC RAM standart olarak sunulur.

AI/ML geliştirme ortamı için Jupyter Notebook veya JupyterLab kurulumu standart bir başlangıçtır - SSH tunneling ile güvenli erişim sağlayın, asla doğrudan public internet'e açmayın. VS Code Remote-SSH veya remote-tunnels uzantısı ile yerel editör deneyimini sunucu kaynaklarıyla birleştirin. Conda veya uv ile environment yönetimi yapın - farklı projelere farklı Python versiyonları ve dependency setleri atayın. MLflow, Weights & Biases, Comet ML gibi deney izleme araçlarını self-hosted deploy edin - bulutsuz, gizlilik korumalı izleme. Model serving için FastAPI, Triton Inference Server veya vLLM kullanın - production-grade inference altyapısı. Sensitive eğitim verisi varsa LUKS disk şifrelemesi ekleyin. AnubizHost'ta sipariş tamamen anonimdir: Bitcoin, Monero, USDT, Litecoin ve diğer kripto paralarla ödeme. KYC, kimlik belgesi, telefon doğrulaması yoktur. Geçici e-posta adresleriyle dahi kayıt mümkündür, AI projelerinizi maksimum gizlilikle yürütürsünüz.