Yüksek boyutlu vektör uzayından düşük boyutlu sıkıştırılmış temsile inen koni şeklinde embedding boyut optimizasyonu görselleştirmesi

Vector Embedding Boyut Optimizasyonu: PCA, Quantization, Matryoshka

Pinecone’un 2025 State of Vector Search raporuna göre kurumsal vektör veritabanlarının ortalama yıllık depolama maliyeti 184.000 USD seviyesine ulaştı; bu maliyetin %71’i embedding boyutundan kaynaklanıyor. OpenAI text-embedding-3-large modelinin 3072 boyutlu çıktısı, 100 milyon dokümanlık bir koleksiyon için yaklaşık 1,2 TB ham vektör verisi ve buna ek olarak HNSW indeks yapıları için 600 GB ek alan […]

ONNX Runtime 2026: Cross-Platform ML Inference Production Rehberi

ONNX Runtime 2026: Cross-Platform ML Inference Production Rehberi

ONNX Runtime 2026 sürümü, 2700’den fazla operatör desteği ve 18 farklı execution provider entegrasyonuyla cross-platform ML inference dünyasının ortak dili haline geldi; Microsoft’un Eylül 2025 raporuna göre üretim modelinin %47’si ONNX formatında dağıtılıyor. Konuyla ilişkili olarak Edge AI ve On-Device Inference 2026: TFLite, Core ML Rehberi rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. ONNX Runtime 2026 Pazar Bağlamı […]