SageMaker ile Vertex AI Arasındaki Farklar: Hangi Ekip, Hangi Bulut?

İki platform da aynı yaşam döngüsünü yönetir

SageMaker ve Vertex AI, makine öğrenmesi modellerinin veri hazırlığından üretimde izlenmesine kadar tüm yaşam döngüsünü yönetilen bulut servisleriyle sunan platformlardır. İkisinde de not defteri ortamında geliştirme yapılır, eğitim işleri yönetilen altyapıda çalıştırılır, modeller bir kayıt defterinde sürümlenir, uç noktalar (endpoint) üzerinden çevrimiçi ya da toplu tahmin servis edilir, iş akışları hatlarla (pipeline) otomatikleştirilir ve üretimdeki model izlenir.

Bu nedenle seçim çoğu zaman "hangisi daha güçlü" sorusuyla değil, "verimiz ve ekibimiz hangi bulutta" sorusuyla başlar. İki platform da kendi bulutunun depolama, kimlik ve ağ servisleriyle derin biçimde bütünleşir; platformu kendi bulutunun dışında kullanmak teknik olarak mümkün olsa da veri taşıma, güvenlik ve maliyet açısından genellikle zorlaştırıcıdır.

Önce güncel adlar: iki marka da değişti

Her iki üretici de son dönemde adlandırmayı değiştirdi; doküman ve ilan okurken bunu bilmek gerekir. AWS'nin resmî belgesine göre önceki adıyla Amazon SageMaker, Amazon SageMaker AI olarak yeniden adlandırıldı. Amazon SageMaker adı artık veri, analitik ve yapay zekayı birleştiren daha geniş platformu anlatıyor; model oluşturma, eğitme ve dağıtma işleri bu platformun içinde SageMaker AI olarak yer alıyor. API ve konsol adreslerindeki sagemaker adı geriye dönük uyumluluk için değişmedi.

Google tarafında Vertex AI, Gemini Enterprise Agent Platform çatısı altına taşındı. Google'ın ad değişikliği tablosuna göre Vertex AI Pipelines, Model Registry, Feature Store, Workbench ve Model Monitoring gibi bileşenler artık bu platformun adıyla anılıyor ve eski Vertex AI belgeleri güncellenmiyor. İş ilanlarında ve eğitim içeriklerinde Vertex AI adı hâlâ yaygındır; yeni projelerde ise güncel adları Google'ın belgesinden takip etmek gerekir.

Ölçüt ölçüt farklar

• Ölçüt: Bulut ekosistemi. SageMaker: AWS üzerinde; Amazon S3, IAM ve AWS'nin veri servisleriyle çalışır. / Vertex AI: Google Cloud üzerinde; Cloud Storage ve Google'ın veri analitiği servisleriyle çalışır.
• Ölçüt: Geliştirme ortamı. SageMaker: SageMaker Studio içinde JupyterLab, Code Editor ve RStudio gibi seçenekler. / Vertex AI: Workbench ve Colab Enterprise not defterleri.
• Ölçüt: Kodsuz ya da az kodlu model. SageMaker: SageMaker Canvas ve Autopilot. / Vertex AI: AutoML.
• Ölçüt: Hazır ve temel modeller. SageMaker: SageMaker JumpStart ile önceden eğitilmiş modeller; üretken yapay zeka uygulamaları için AWS'de ayrıca Amazon Bedrock bulunur. / Vertex AI: Model Garden ile Google'ın Gemini modelleri ve üçüncü taraf modeller aynı platformda.
• Ölçüt: MLOps. SageMaker: SageMaker Pipelines, Model Registry, Model Monitor, Experiments, Model Cards. / Vertex AI: Pipelines, Model Registry, Experiments, Model Monitoring.
• Ölçüt: Açıklanabilirlik ve yanlılık. SageMaker: SageMaker Clarify. / Vertex AI: model değerlendirme ve açıklanabilirlik özellikleri.
• Ölçüt: Büyük ölçekli eğitim. SageMaker: dayanıklı kümelerde büyük model eğitimi için SageMaker HyperPod. / Vertex AI: yönetilen eğitim ve eğitim kümeleri.

Örnek bir proje iki platformda nasıl akar?

Örneğin bir sigorta şirketi hasar dosyalarında sahtecilik riskini tahmin eden bir model kuruyor. SageMaker'da veri S3'te durur; ekip SageMaker Studio'daki not defterinde özellik mühendisliği yapar, eğitim işini yönetilen bir örnekte başlatır, modeli Model Registry'ye kaydeder ve onay sonrası gerçek zamanlı bir uç noktaya ya da trafiği düzensiz ise sunucusuz uç noktaya yayınlar. Model Monitor üretimdeki veri kaymasını izler, Clarify ise kararların açıklanmasına yardım eder.

Vertex AI'da aynı akış Google Cloud üzerinde kurulur: veri Cloud Storage ya da Google'ın veri ambarında durur, ekip Workbench not defterinde çalışır, eğitimi özel eğitim işi olarak çalıştırır ya da tablo verisi için AutoML'i dener, modeli Model Registry'ye kaydedip bir uç noktaya dağıtır ve Model Monitoring ile izler. Her iki tarafta da adımlar bir hat tanımıyla otomatikleştirilerek yeniden eğitim düzenli hâle getirilir. Görüldüğü gibi kavramlar birebir eşleşir; farkı ayrıntı, arayüz ve çevredeki bulut servisleri yaratır.

Hangi durumda hangisi?

SageMaker'ı düşünün:

• Veri gölü, kimlik yönetimi ve uygulamalar zaten AWS üzerindeyse.
• Büyük model eğitimi ve altyapı üzerinde ince ayar yapmak isteyen, MLOps olgunluğu yüksek ekipler için.
• Kodsuz model geliştirmeyi (Canvas) iş analistlerine açmak istiyorsanız.

Vertex AI'ı düşünün:

• Veri ve analitik altyapınız Google Cloud üzerindeyse.
• Gemini modellerini ve üretken yapay zeka uygulamalarını klasik makine öğrenmesi modelleriyle aynı platformda yönetmek istiyorsanız.
• Tablo verisinde AutoML ile hızlı bir başlangıç yapıp sonra özel eğitime geçmek istiyorsanız.

Birden fazla bulut kullanan kurumlarda kararı genellikle verinin ağırlık merkezi belirler: modeli verinin bulunduğu buluta götürmek, veriyi modelin bulunduğu buluta taşımaktan daha az risk ve maliyet doğurur.

Sık yapılan hatalar ve taşınabilirlik

• Platform özelliklerini kodun içine dağıtmak. Eğitim ve tahmin kodu platforma özgü çağrılarla doldurulursa ileride taşıma zorlaşır; çekirdek model kodunu ayrı tutup platform katmanını ince bırakmak taşınabilirliği korur.
• Uç noktaları açık bırakmak. Kullanılmayan gerçek zamanlı uç noktalar faturalandırılmaya devam eder; düzensiz trafikte sunucusuz ya da toplu tahmin seçenekleri değerlendirilmelidir. Güncel fiyatlandırma her iki üreticinin resmî sayfasında yayımlanır.
• İzlemeyi sonraya bırakmak. Model üretime alındığı gün veri kayması izlemesi kurulmazsa performans düşüşü ancak iş sonuçlarında fark edilir.
• Ad değişikliklerini gözden kaçırmak. Eski adlarla yazılmış eğitim içerikleri ve örnek kodlar hâlâ yaygındır; güncel belgeyi esas almak gerekir.

Konteyner tabanlı eğitim ve açık kaynak çerçeveler (örneğin PyTorch, scikit-learn) iki platformda da desteklendiği için, model kodu bu çerçevelerle yazıldığında platform değiştirmek hat ve dağıtım katmanını yeniden kurmakla sınırlı kalabilir.

Mindset programlarında iki platformu nerede çalışırsınız?

AWS kullanan veri bilimi ve MLOps ekipleri için AWS SageMaker Uzmanlık eğitimi, Model Eğitimi ve Deney Yönetimi, Model Sunma ve Endpoint Yönetimi ile SageMaker Pipelines ve MLOps modülleri üzerinden yukarıdaki akışı kapsamlı bir üretim projesine bağlar. Google Cloud tarafındaki ekipler Google Vertex AI eğitiminde AutoML ile hızlı model geliştirme, özel model eğitimi, model kayıt ve servis etme ile maliyet yönetimini çalışır.

Hat tasarımını derinleştirmek isteyen makine öğrenmesi mühendisleri için Vertex AI Pipelines ile ML İş Akışları eğitimi bileşen geliştirme, değerlendirme ve model kaydı, dağıtım ve izleme konularına odaklanır. Kurumsal ekipler için iki bulutu birlikte kullanan yapılarda, ekibin hangi platformda derinleşeceğini belirlemek bu eğitimlerden önce verilmesi gereken bir karardır.