# YerelAI — tam içerik dizini

> YerelAI’nin makine-okunur tam dizini: her model sayfası, öğrenme içeriği,
> editör yazısı ve veri uç noktası. Küratörlü özet: https://www.yerel.ai/llms.txt

## Veri uç noktaları
- [Benchmark verisi (JSON)](https://www.yerel.ai/api/benchmarks.json): CC-BY-4.0, SHA-256 doğrulamalı koşular
- [Tüm koşular (JSON)](https://www.yerel.ai/api/all-runs.json): ham koşu kayıtları
- [Öğrenme dizini (JSON)](https://www.yerel.ai/api/learn-manifest.json): 18 kurs + 180 rehber
- [Site haritası](https://www.yerel.ai/sitemap.xml)
- [RSS akışı](https://www.yerel.ai/feed.xml)

## Model kataloğu (142)
- [GPT-4o](https://www.yerel.ai/models/gpt-4o)
- [Claude 3.5 Sonnet](https://www.yerel.ai/models/claude-3-5-sonnet)
- [Llama 3.3 70B](https://www.yerel.ai/models/llama-3-3-70b)
- [Gemini 1.5 Pro](https://www.yerel.ai/models/gemini-1-5-pro)
- [Gemma 2 27B](https://www.yerel.ai/models/gemma-2-27b)
- [Aya Expanse 32B](https://www.yerel.ai/models/aya-expanse-32b)
- [Qwen 2.5 72B](https://www.yerel.ai/models/qwen-2-5-72b)
- [Mistral 7B v0.3](https://www.yerel.ai/models/mistral-7b-v0-3)
- [Llama 3.1 8B](https://www.yerel.ai/models/llama-3-1-8b)
- [Qwen 2.5 7B](https://www.yerel.ai/models/qwen-2-5-7b)
- [Trendyol-LLM-8b v2.0](https://www.yerel.ai/models/trendyol-llm-8b-v2)
- [Turkish-Llama-8b](https://www.yerel.ai/models/turkish-llama-8b)
- [YTU-Turkish-Gemma-9b](https://www.yerel.ai/models/ytu-turkish-gemma-9b)
- [Turkcell-LLM-7b v1](https://www.yerel.ai/models/turkcell-llm-7b)
- [WiroAI-Turkish-9b](https://www.yerel.ai/models/wiroai-turkish-9b)
- [Kocdigital-LLM-8b](https://www.yerel.ai/models/kocdigital-llm-8b)
- [Trendyol-LLM-7b v4.1](https://www.yerel.ai/models/trendyol-llm-7b-v4-1)
- [Kumru-2B](https://www.yerel.ai/models/kumru-2b)
- [Kanarya-2B](https://www.yerel.ai/models/kanarya-2b)
- [VeriUS-LLM-8b](https://www.yerel.ai/models/verius-llm-8b)
- [Omni-31B-Turkish-Reasoning](https://www.yerel.ai/models/omni-31b-turkish-reasoning)
- [Mihenk-LLM-v2-35B-A3B](https://www.yerel.ai/models/mihenk-llm-v2-35b-a3b)
- [Gemma4-Turkish-26B-A4B](https://www.yerel.ai/models/gemma4-turkish-26b-a4b)
- [RN_TR_R2](https://www.yerel.ai/models/rn-tr-r2)
- [RN_TR_R1](https://www.yerel.ai/models/rn-tr-r1)
- [Mistral-7B-Turkish](https://www.yerel.ai/models/mistral-7b-turkish)
- [Mistral-7B-MedTurk](https://www.yerel.ai/models/mistral-7b-medturk)
- [Kebap-1.0](https://www.yerel.ai/models/kebap-1-0)
- [Gemma-3-4B-TR](https://www.yerel.ai/models/gemma-3-4b-tr)
- [Turkish-Qwen2.5-3B](https://www.yerel.ai/models/turkish-qwen2-5-3b)
- [Gemma3-4B-TR-FT](https://www.yerel.ai/models/gemma3-4b-tr-ft)
- [Trendyol-LLM-Asure-12B](https://www.yerel.ai/models/trendyol-llm-asure-12b)
- [KazLLM-70B](https://www.yerel.ai/models/kazllm-70b)
- [KazLLM-8B](https://www.yerel.ai/models/kazllm-8b)
- [Qolda](https://www.yerel.ai/models/qolda)
- [Jais-13B-Chat](https://www.yerel.ai/models/jais-13b-chat)
- [Falcon3-7B](https://www.yerel.ai/models/falcon3-7b)
- [ALLaM-7B](https://www.yerel.ai/models/allam-7b)
- [AceGPT-v2-32B](https://www.yerel.ai/models/acegpt-v2-32b)
- [Fanar-2-27B](https://www.yerel.ai/models/fanar-2-27b)
- [AceGPT-v2-8B](https://www.yerel.ai/models/acegpt-v2-8b)
- [Jais-30B](https://www.yerel.ai/models/jais-30b)
- [LeoLM-7B](https://www.yerel.ai/models/leolm-7b)
- [SauerkrautLM-8B](https://www.yerel.ai/models/sauerkrautlm-8b)
- [CroissantLLM](https://www.yerel.ai/models/croissantllm)
- [Salamandra-7B](https://www.yerel.ai/models/salamandra-7b)
- [Claire-7B](https://www.yerel.ai/models/claire-7b)
- [Minerva-3B](https://www.yerel.ai/models/minerva-3b)
- [Bielik-7B](https://www.yerel.ai/models/bielik-7b)
- [GPT-SW3-1.3B](https://www.yerel.ai/models/gpt-sw3-1-3b)
- [Occiglot-7B-EU5](https://www.yerel.ai/models/occiglot-7b-eu5)
- [Vigogne-2-7B](https://www.yerel.ai/models/vigogne-2-7b)
- [Qwen2.5-72B](https://www.yerel.ai/models/qwen2-5-72b-asian)
- [InternLM3-8B](https://www.yerel.ai/models/internlm3-8b)
- [Yi-34B](https://www.yerel.ai/models/yi-34b)
- [ChatGLM-4-9B](https://www.yerel.ai/models/chatglm-4-9b)
- [Swallow-70B](https://www.yerel.ai/models/swallow-70b)
- [ELYZA-JP-8B](https://www.yerel.ai/models/elyza-jp-8b)
- [RakutenAI-7B](https://www.yerel.ai/models/rakutenai-7b)
- [CALM2-7B](https://www.yerel.ai/models/calm2-7b)
- [EXAONE-3.5-7.8B](https://www.yerel.ai/models/exaone-3-5-7-8b)
- [Gemma-Ko-2B](https://www.yerel.ai/models/gemma-ko-2b)
- [Sarvam-105B](https://www.yerel.ai/models/sarvam-105b)
- [Sarvam-30B](https://www.yerel.ai/models/sarvam-30b-2)
- [Sarvam-M](https://www.yerel.ai/models/sarvam-m)
- [Tamil-LLaMA-7B](https://www.yerel.ai/models/tamil-llama-7b)
- [Telugu-LLaMA-7B](https://www.yerel.ai/models/telugu-llama-7b)
- [IndicBERT-v3-4B](https://www.yerel.ai/models/indicbert-v3-4b)
- [SeaLLMs-v3-7B](https://www.yerel.ai/models/seallms-v3-7b)
- [Sailor-7B](https://www.yerel.ai/models/sailor-7b)
- [Gemini 2.5 Pro](https://www.yerel.ai/models/gemini-2-5-pro)
- [Gemini 2.5 Flash](https://www.yerel.ai/models/gemini-2-5-flash)
- [Gemma 3 27B](https://www.yerel.ai/models/gemma-3-27b-it)
- [DeepSeek-V3](https://www.yerel.ai/models/deepseek-v3)
- [DeepSeek-Coder-V2](https://www.yerel.ai/models/deepseek-coder-v2)
- [Llama 4 Maverick](https://www.yerel.ai/models/llama-4-maverick)
- [Llama 4 Scout](https://www.yerel.ai/models/llama-4-scout)
- [Llama 3.2 11B Vision](https://www.yerel.ai/models/llama-3-2-11b-vision)
- [Mistral Large 2](https://www.yerel.ai/models/mistral-large-2)
- [Mistral Small 3](https://www.yerel.ai/models/mistral-small-3)
- [Codestral](https://www.yerel.ai/models/codestral)
- [Mixtral 8x22B](https://www.yerel.ai/models/mixtral-8x22b)
- [Qwen2.5-32B-Instruct](https://www.yerel.ai/models/qwen2-5-32b-instruct)
- [Qwen2.5-Coder-32B](https://www.yerel.ai/models/qwen2-5-coder-32b)
- [QwQ-32B](https://www.yerel.ai/models/qwq-32b)
- [Grok 3](https://www.yerel.ai/models/grok-3)
- [Command R+](https://www.yerel.ai/models/command-r-plus)
- [Ministral 8B](https://www.yerel.ai/models/ministral-8b)
- [Phi-4](https://www.yerel.ai/models/phi-4)
- [Phi-4-mini](https://www.yerel.ai/models/phi-4-mini)
- [Granite 3.1 8B](https://www.yerel.ai/models/granite-3-1-8b)
- [DBRX](https://www.yerel.ai/models/dbrx)
- [Jamba 1.5 Large](https://www.yerel.ai/models/jamba-1-5-large)
- [Reka Core](https://www.yerel.ai/models/reka-core)
- [Snowflake Arctic](https://www.yerel.ai/models/snowflake-arctic)
- [StableLM 2 12B](https://www.yerel.ai/models/stablelm-2-12b)
- [OLMo 2 13B](https://www.yerel.ai/models/olmo-2-13b)
- [Falcon 180B](https://www.yerel.ai/models/falcon-180b)
- [BLOOM 176B](https://www.yerel.ai/models/bloom-176b)
- [Gemma 3 12B](https://www.yerel.ai/models/gemma-3-12b-it)
- [Palmyra X 004](https://www.yerel.ai/models/palmyra-x-004)
- [Inflection-3.0](https://www.yerel.ai/models/inflection-3)
- [Nous Hermes 3 405B](https://www.yerel.ai/models/nous-hermes-3-405b)
- [Nemotron 340B](https://www.yerel.ai/models/nemotron-340b)
- [Granite 3.2 8B](https://www.yerel.ai/models/granite-3-2-8b)
- [OLMo 2 7B](https://www.yerel.ai/models/olmo-2-7b)
- [Yi-1.5-34B](https://www.yerel.ai/models/yi-1-5-34b)
- [Gemma 3 4B](https://www.yerel.ai/models/gemma-3-4b-it)
- [DeepSeek-R1](https://www.yerel.ai/models/deepseek-r1)
- [Code Llama 7B Instruct](https://www.yerel.ai/models/codellama-7b-instruct)
- [Code Llama 34B Instruct](https://www.yerel.ai/models/codellama-34b-instruct)
- [Mathstral 7B](https://www.yerel.ai/models/mathstral-7b)
- [Gemma 3 1B](https://www.yerel.ai/models/gemma-3-1b-it)
- [Qwen2.5 14B Instruct](https://www.yerel.ai/models/qwen2-5-14b-instruct)
- [Phi-3.5-mini](https://www.yerel.ai/models/phi-3-5-mini)
- [Phi-4-multimodal](https://www.yerel.ai/models/phi-4-multimodal)
- [Command R](https://www.yerel.ai/models/command-r)
- [Jamba 1.5 Mini](https://www.yerel.ai/models/jamba-1-5-mini)
- [Llama-3.1-Nemotron-70B](https://www.yerel.ai/models/llama-3-1-nemotron-70b)
- [Granite 3.1 2B](https://www.yerel.ai/models/granite-3-1-2b)
- [Stable Code 3B](https://www.yerel.ai/models/stable-code-3b)
- [DictaLM-2.0](https://www.yerel.ai/models/dictalm-2-0)
- [Sarvam-2B](https://www.yerel.ai/models/sarvam-2b)
- [Turkish-Gemma-9b-T1](https://www.yerel.ai/models/turkish-gemma-9b-t1)
- [Trendyol-LLM 7B chat v4.1.0](https://www.yerel.ai/models/trendyol-llm-7b-chat-v4)
- [Kizagan E4B Turkish (Agent)](https://www.yerel.ai/models/kizagan-e4b-turkish)
- [Qwen 2B Turkish SFT](https://www.yerel.ai/models/qwen-2b-turkish-sft)
- [OpenHermes Strix Mistral 7B (TR)](https://www.yerel.ai/models/openhermes-strix-mistral-7b-tr)
- [MAM Turkish 790M](https://www.yerel.ai/models/mam-turkish-790m)
- [Kanarya 750M](https://www.yerel.ai/models/kanarya-750m)
- [Trendyol-LLM 7B chat v0.1](https://www.yerel.ai/models/trendyol-llm-7b-chat-v01)
- [Cosmos Turkish Culture 9B](https://www.yerel.ai/models/cosmos-tr-culture-9b)
- [Qwen2.5-7B Turkish Culture](https://www.yerel.ai/models/qwen25-7b-tr-culture)
- [Kizagan E4B Turkish Reasoning](https://www.yerel.ai/models/kizagan-e4b-reasoning)
- [Turkish-Gemma-4b-T1-Scout](https://www.yerel.ai/models/turkish-gemma-4b-scout)
- [Llama-3-8B Turkish Culture](https://www.yerel.ai/models/llama3-8b-tr-culture)
- [Turkish-Llama-8b v0.1](https://www.yerel.ai/models/turkish-llama-8b-base)
- [Trendyol-LLM 7B base v1.0](https://www.yerel.ai/models/trendyol-llm-7b-base)
- [Trendyol-LLM 8B T1](https://www.yerel.ai/models/trendyol-llm-8b-t1)
- [Kumru 2B Turkish Reasoning (GRPO)](https://www.yerel.ai/models/kumru-2b-reasoning)
- [Kara-Kumru v1.0 2B](https://www.yerel.ai/models/kara-kumru-2b)
- [tr-Qwen2.5-0.5B-SFT v1](https://www.yerel.ai/models/tr-qwen25-05b-sft)

## Editör yazıları (10)
- [Türkçe fine-tune'lar İngilizce prompt'ta neden 'hızlı' görünüyor?](https://www.yerel.ai/yazi/prefill-tps-tokenizer-duyarliligi): İki bağımsız donanımda yapılan ölçüm sweep'i, prefill_tps metriğinin Türkçe-genişletilmiş tokenizer kullanan modellerde 3-4 kat şişirildiğini gösteriyor. Bu bir model özelliği değil, ölçüm metodolojisinin sınırı. (2026-06-02)
- [11 Türkçe LLM, iki donanımda ölçülmüş gerçek hızlar](https://www.yerel.ai/yazi/11-turkce-llm-gercek-hizlar): Türkçe ekosistemde 11 yerel model. İki ayrı donanım (RX 7900 XTX + RTX 3080 16GB Laptop) üzerinde editor tarafından ölçüldü. Pratik soru için pratik veriler. (2026-06-02)
- [Trendyol-LLM Asure 12B yerelde çalışıyor: 16GB laptop GPU ile 43 token/saniye](https://www.yerel.ai/yazi/trendyol-asure-12b-laptop-gpu): Trendyol Mühendisliği'nin 12B parametreli Türkçe modeli, 16GB VRAM'li bir tüketici laptop GPU'sunda yerel olarak çalışıyor. KVKK riski olan veriyi bulut'a göndermeden 12B sınıfı Türkçe LLM çalıştırılabiliyor olması, Türkiye kurumsal AI ekosistemi için somut bir alternatif. (2026-06-02)
- [Kumru-2B: Türkiye'nin tek 2B parametreli Türkçe modeli, RTX 3080 Laptop'ta 174 token/saniye](https://www.yerel.ai/yazi/kumru-2b-turkiye-2b-standardi): Ali Bayram tarafından maintain edilen Kumru-2B, Türkiye'nin küçük-model kategorisinde tek seçeneği. Sıfırdan Türkçe için eğitilmiş 2B model olarak edge deployment, mobil uygulama ve eğitim cihazları için doğal cevap. (2026-06-02)
- [16GB VRAM ile Türkçe LLM çalıştırma: 27 modelin sığma haritası](https://www.yerel.ai/yazi/16gb-vram-turkce-llm-sigma-haritasi): Türkçe LLM çalıştırmak için pratik VRAM rehberi. 27 modelin tamamı 16GB laptop GPU'da q4_k_m ile çalıştı; 24GB desktop'ta bile gemma-4-31b sığmadı. KVKK + sektörel uyum açısından yerel çalıştırma anlamı. (2026-06-02)
- [RTX 3080 Laptop 16GB ve RX 7900 XTX 24GB: aynı Türkçe modeller, iki silikon](https://www.yerel.ai/yazi/rtx-3080-laptop-vs-rx-7900-xtx-turkce-llm): Cross-hardware sweep'lerinden 4 modelin iki GPU'da karşılaştırması. Asıl bulgu: AMD ROCm 7.10 + Ollama 0.24 ile AMD GPU'larda Türkçe LLM lokal deployment artık pratik. KVKK ekonomisinde fiyat-performans dengesi değişiyor. (2026-06-02)
- [Gemma-3 ve Gemma-4: nesil farkı RTX 3080 Laptop'ta nereye düşüyor?](https://www.yerel.ai/yazi/gemma-3-vs-gemma-4-nesil-farki): Google'ın iki ardışık Gemma nesli aynı sweep'te. Türkçe topluluk için neden önemli: mevcut Türkçe Gemma fine-tune'larının tümü Gemma 2 base'i kullanıyor. Yeni nesil base seçimi gelecek Türkçe modelleri etkileyecek. (2026-06-02)
- [Phi-3.5-mini ne kadar Türkçe biliyor? Microsoft'un 3.8B mini modeli için ön çalışma](https://www.yerel.ai/yazi/phi-3-5-mini-turkce-icin): Phi-3.5-mini RTX 3080'de 155 t/s ile en hızlı 4B-altı modellerden biri. Multilingual training set'inde Türkçe içerik var, ancak doğrulama eksik. Topluluk için kalite ölçümü çağrısı. (2026-06-02)
- [16GB VRAM laptop'unuzda hangi Türkçe LLM ne işe yarar?](https://www.yerel.ai/yazi/16gb-vram-kullanim-senaryolari): Pratik karar matrisi: 16GB VRAM'li bir laptop'ta hangi kullanım senaryosu için hangi Türkçe model? Chat, KVKK uyumlu sektörel görevler, kod, reasoning. Her senaryoda Türkçe ekosystem önce. (2026-06-02)
- [Phi-4-Reasoning 14B'nin 14,292 token/saniye prefill spike'ı: ne anlama geliyor?](https://www.yerel.ai/yazi/phi-4-reasoning-prefill-spike-aciklamasi): RTX 3080 sweep'inde Microsoft Phi-4-Reasoning 14B modeli, medyanın 9.6 katı prefill ölçüldü. Decode TPS normal (40 t/s, 14B tipik). Reasoning model metodolojisi için akademik soru. (2026-06-02)

## Kurslar (18)
- [Yerel Yapay Zeka Nedir](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/yerel-yapay-zeka-nedir): Yerel modeli güvenli biçimde seçme. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Donanım Temelleri](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/donanim-temelleri): VRAM, RAM ve elektrik hesabı. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Ollama ile İlk Türkçe Model](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/ollama-ile-ilk-turkce-model): Ollama API ve ilk Türkçe cevap. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Türkçe Model Seçimi](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/turkce-model-secimi): Modeli işe göre ayırma. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Windows'ta Yerel Yapay Zeka](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/windows-ta-yerel-yapay-zeka): Windows kurulumunu doğrulama. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Mac ve CPU ile Yerel Yapay Zeka](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/mac-ve-cpu-yerel-yapay-zeka): GPU yokken doğru beklenti kurma. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Türkçe Belge Getirme Temeli](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/turkce-belge-getirme-temeli): PDF ve metinle yerel RAG kurma. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Ajan ve Araç Çağrısı](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/ajan-ve-arac-cagrisi): Araç çağrılarını sınırlandırma. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Türkçe İstem ve Şablon](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/turkce-istem-ve-sablon): Sohbet şablonu kırılmasını bulma. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Kuantizasyon Pratiği](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/kuantizasyon-pratigi): Q seviyesini ölçerek seçme. (5 bölüm, ~275 dk)
- [LoRA ve Veri Hazırlığı](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/lora-ve-veri-hazirligi): Küçük Türkçe LoRA deneyi. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Geliştirici Otomasyonları](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/gelistirici-otomasyonlari): CLI ile tekrar edilebilir akış. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Üretim LLM Operasyonları Temeli](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/uretim-llm-operasyonlari-temeli): Yerel modeli üretimde izleme. (5 bölüm, ~275 dk)
- [KVKK İçin Log Risk Kontrolü](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/kvkk-log-risk-kontrolu): İstem loglarında veri azaltma. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Çoklu GPU ve Sunum](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/coklu-gpu-ve-sunum): vLLM ve tensor parallel kararı. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Bulut GPU Kararı](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/bulut-gpu-karari): Kiralama ile satın alma ayrımı. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Sektörel Risk Mimarisi](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/sektorel-risk-mimarisi): Hukuk, sağlık ve finans sınırı. (5 bölüm, ~275 dk)
- [Değerlendirme ve Kayma](https://www.yerel.ai/ogren/kurs/degerlendirme-ve-kayma): Model değişimini sayıyla yakalama. (5 bölüm, ~275 dk)

## Rehberler — Kurulum (30)
- [Ollama Windows'a Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-windows-kurulumu): baslangic, ~12 dk
- [Ollama Linux'a Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-linux-kurulumu): baslangic, ~12 dk
- [Ollama macOS'a Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-macos-kurulumu): baslangic, ~12 dk
- [WSL2 CUDA Sürücüsü Nasıl Kontrol Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/wsl2-cuda-surucu-kontrolu): orta, ~22 dk
- [NVIDIA Sürücüsü LLM İçin Nasıl Denetlenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/nvidia-surucu-llm-kontrolu): baslangic, ~12 dk
- [AMD ROCm Linux Kurulumu Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/rocm-linux-kurulumu): ileri, ~35 dk
- [Open WebUI Yerel Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/open-webui-yerel-kurulum): orta, ~22 dk
- [LM Studio Yerel Profil Nasıl Hazırlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/lm-studio-yerel-profil): baslangic, ~12 dk
- [llama.cpp Windows'ta Nasıl Derlenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/llama-cpp-windows-derleme): ileri, ~35 dk
- [llama.cpp Linux'ta Nasıl Derlenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/llama-cpp-linux-derleme): ileri, ~35 dk
- [Python uv ile LLM Ortamı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/python-uv-llm-ortami): baslangic, ~12 dk
- [Docker Compose ile Ollama Nasıl Çalıştırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/docker-compose-ollama-calistirma): orta, ~22 dk
- [Çevrimdışı Model Önbelleği Nasıl Hazırlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cevrimdisi-model-onbellek): orta, ~22 dk
- [Ollama Model Dizini Nasıl Değiştirilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-model-dizini-degistirme): orta, ~22 dk
- [Ollama systemd Servisi Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-systemd-servis): orta, ~22 dk
- [Windows Güvenlik Duvarı'nda Ollama 11434 Nasıl Sınırlandırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/windows-guvenlik-duvari-ollama-11434): orta, ~22 dk
- [GPU Sağlık Kontrolü Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/gpu-saglik-kontrolu): baslangic, ~12 dk
- [Model Önbelleği İçin Disk Düzeni Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-onbellek-disk-duzeni): orta, ~22 dk
- [Mac'te MLX Kurulumu Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/mac-mlx-kurulum): orta, ~22 dk
- [CUDA Araç Seti Sürümü Nasıl Eşlenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cuda-arac-seti-surum-esleme): orta, ~22 dk
- [Git LFS ile Model Nasıl İndirilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/git-lfs-model-indirme): orta, ~22 dk
- [HF CLI ile Model Dosyası Nasıl İndirilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/hf-cli-model-indirme): orta, ~22 dk
- [Taşınabilir Ollama Klasörü Nasıl Hazırlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/tasinabilir-ollama-usb): orta, ~22 dk
- [Vekil Sunucu Arkasında Ollama Nasıl Çalıştırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/vekil-sunucu-arkasinda-ollama): orta, ~22 dk
- [İzole Ortama Model Nasıl Taşınır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/izole-ortama-model-tasima): ileri, ~35 dk
- [Windows Terminal'de UTF-8 Nasıl Sabitlenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/windows-terminal-utf8): baslangic, ~12 dk
- [Linux'ta ulimit LLM İçin Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/linux-ulimit-llm): orta, ~22 dk
- [Ollama'da GPU Seçimi Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-gpu-secimi): ileri, ~35 dk
- [Yerel Ağda Ollama Nasıl Paylaştırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/yerel-ag-ollama): orta, ~22 dk
- [Kurulum Kontrol Testi Raporu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kurulum-kontrol-testi-raporu): baslangic, ~12 dk

## Rehberler — Model ve İnferans (30)
- [Trendyol, Kanarya ve Kumru Nasıl Seçilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/trendyol-kanarya-kumru-secimi): baslangic, ~12 dk
- [Q4, Q5 ve Q6 Kuantizasyon Nasıl Seçilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/q4-q5-q6-secimi): orta, ~22 dk
- [GGUF Model Nasıl Yüklenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/gguf-model-yukleme): baslangic, ~12 dk
- [Ollama Modelfile Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-modelfile-yazma): orta, ~22 dk
- [Bağlam Penceresi Nasıl Hesaplanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/baglam-penceresi-hesaplama): orta, ~22 dk
- [Toplu İş Boyutu ile TPS Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/toplu-is-boyutu-tps-ayari): ileri, ~35 dk
- [Sıcaklık ve top_p Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/sicaklik-top-p-ayari): baslangic, ~12 dk
- [Durma Belirteci Hatası Nasıl Düzeltilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/durma-belirteci-duzeltme): orta, ~22 dk
- [Trendyol Sohbet Şablonu Nasıl Düzeltilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/trendyol-sohbet-sablonu-duzeltme): orta, ~22 dk
- [Kanarya Kısa Bağlam İçin Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kanarya-kisa-baglam): baslangic, ~12 dk
- [Turkcell LLM Yerel Çıkarım Nasıl Alınır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkcell-llm-cikarim): orta, ~22 dk
- [llama.cpp Sunucu Nasıl Başlatılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/llama-cpp-sunucu-baslatma): orta, ~22 dk
- [vLLM OpenAI Uyumlu Sunucu Nasıl Açılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/vllm-openai-sunucu): ileri, ~35 dk
- [Mac'te MLX Çıkarım Nasıl Alınır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/mlx-cikarim-mac): orta, ~22 dk
- [CPU Çıkarım Beklentisi Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cpu-cikarim-beklentisi): baslangic, ~12 dk
- [VRAM OOM Sonrası Model Nasıl Düşürülür](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/vram-oom-model-dusurme): baslangic, ~12 dk
- [Model SHA256 Özeti Nasıl Doğrulanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-sha256-ozeti-dogrulama): orta, ~22 dk
- [İstem Değerlendirme ve Üretim Nasıl Ayrılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/istem-degerlendirme-ve-uretim): orta, ~22 dk
- [Türkçe Tokenleştirici Maliyeti Nasıl Ölçülür](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-tokenlestirici-maliyeti): orta, ~22 dk
- [Model İngilizceye Kayınca Nasıl Düzeltilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/dil-kaymasi-sistem-istemi): baslangic, ~12 dk
- [JSON Çıktı Nasıl Zorlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/json-cikti-zorlama): orta, ~22 dk
- [Akışlı Çıkarım Nasıl Test Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/akisli-cikarim-testi): orta, ~22 dk
- [Model Ön Isıtma Komutu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-on-isitma-komutu): orta, ~22 dk
- [Paralel İstek Sınırı Nasıl Konur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/paralel-istek-siniri): ileri, ~35 dk
- [Türkçe Soru Seti ile Kontrol Testi Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-soru-seti-kontrolu): orta, ~22 dk
- [Uzun Bağlam Özetleme Nasıl Test Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/uzun-baglam-ozetleme): orta, ~22 dk
- [Model Karşılaştırma CSV Nasıl Üretilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-karsilastirma-csv): orta, ~22 dk
- [Ollama API Zaman Aşımı Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-api-zaman-asimi): orta, ~22 dk
- [Kuantizasyon Kalite Gerilemesi Nasıl Yakalanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kuantizasyon-kalite-gerilemesi): ileri, ~35 dk
- [Çıkarım Karar Kaydı Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cikarim-karar-kaydi): orta, ~22 dk

## Rehberler — RAG, Ajan ve Araç (30)
- [Türkçe PDF RAG Chroma ile Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-pdf-rag-chroma): orta, ~22 dk
- [Türkçe PDF RAG Qdrant ile Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-pdf-rag-qdrant): orta, ~22 dk
- [Gömülü Vektör Modeli Nasıl Seçilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/gomulu-vektor-modeli-secimi): orta, ~22 dk
- [Türkçe Parça Boyutu Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-parca-boyutu): orta, ~22 dk
- [Kaynak Gösterimli RAG Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kaynak-gosterimli-rag): orta, ~22 dk
- [KVKK Belgesiyle RAG Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kvkk-belge-rag): orta, ~22 dk
- [Hukuk İçtihat RAG Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/hukuk-ictihat-rag): ileri, ~35 dk
- [E-ticaret Yorum RAG Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/e-ticaret-yorum-rag): orta, ~22 dk
- [Ajan Araç Şeması JSON ile Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ajan-arac-semasi-json): orta, ~22 dk
- [Ollama ile Araç Çağırma JSON Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-arac-cagirma-json): orta, ~22 dk
- [Minimal MCP Sunucusu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/mcp-minimal-sunucu): ileri, ~35 dk
- [Fonksiyon Çağırma Koruma Sınırı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/fonksiyon-cagirma-koruma-siniri): ileri, ~35 dk
- [ReAct Ajan Türkçe Görev İçin Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/react-ajan-turkce): ileri, ~35 dk
- [Yönlendirici Ajan Modeli Nasıl Seçer](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/yonlendirici-ajan-model-secimi): ileri, ~35 dk
- [Kademeli Ajan Yedekleme Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kademeli-ajan-yedekleme): ileri, ~35 dk
- [Ajan Belleği SQLite ile Nasıl Tutulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ajan-bellek-sqlite): orta, ~22 dk
- [Ajan Loglarında Kişisel Veri Nasıl Maskelenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ajan-log-maskeleme): orta, ~22 dk
- [RAG İstem Enjeksiyonu Nasıl Test Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/rag-istem-enjeksiyon-testi): ileri, ~35 dk
- [RAG Altın Set Nasıl Hazırlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/rag-degerlendirme-altin-set): orta, ~22 dk
- [Türkçe Hibrit Arama Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-hibrit-arama): ileri, ~35 dk
- [Türkçe Yeniden Sıralayıcı Nasıl Test Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-yeniden-siralayici-testi): ileri, ~35 dk
- [OCR ile Türkçe RAG Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ocr-rag-turkce): ileri, ~35 dk
- [Ses Ajanı RAG ile Nasıl Bağlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ses-ajani-rag): ileri, ~35 dk
- [Ajan Zaman Aşımı Bütçesi Nasıl Konur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ajan-zaman-asimi-butcesi): orta, ~22 dk
- [Araç İzin Listesi Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/arac-izin-listesi): orta, ~22 dk
- [RAG Önbellek Geçersizleştirme Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/rag-onbellek-gecersizlestirme): ileri, ~35 dk
- [Belge Alım Hattı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/belge-alim-hatti): ileri, ~35 dk
- [Yerel Anlamsal Önbellek Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/yerel-anlamsal-onbellek): ileri, ~35 dk
- [Ajan Değerlendirme Raporu Nasıl Üretilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ajan-degerlendirme-raporu): orta, ~22 dk
- [RAG Karar Kaydı Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/rag-karar-kaydi): orta, ~22 dk

## Rehberler — Geliştirici CLI Akışları (30)
- [Karşılaştırma Komutu Nasıl Betikleştirilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/karsilastirma-komutunu-betiklestirme): orta, ~22 dk
- [Ollama cURL Şablonu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-curl-sablonu): baslangic, ~12 dk
- [Python Ollama İstemcisi Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/python-ollama-istemcisi): baslangic, ~12 dk
- [Node.js Ollama İstemcisi Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/node-ollama-istemcisi): baslangic, ~12 dk
- [JSONL Veri Kümesi Nasıl Kontrol Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/jsonl-veri-kumesi-kontrolu): orta, ~22 dk
- [İstem Gerileme CLI Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/istem-gerileme-cli): orta, ~22 dk
- [Çıktı Klasörü Standardı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cikti-klasoru-standardi): baslangic, ~12 dk
- [Çıktı SHA256 Özeti Nasıl Alınır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/sha256-cikti-ozeti): baslangic, ~12 dk
- [CSV Sonuçları Nasıl Birleştirilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/csv-sonuc-birlestirme): orta, ~22 dk
- [Markdown Rapor Nasıl Üretilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/markdown-rapor-uretme): orta, ~22 dk
- [GitHub Actions ile Yerel Değerlendirme Nasıl Koşulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/github-actions-yerel-degerlendirme): ileri, ~35 dk
- [Pre-commit İstem Kontrolü Nasıl Eklenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/precommit-istem-kontrolu): orta, ~22 dk
- [.env Dosyası Nasıl Sınırlandırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/env-dosya-siniri): baslangic, ~12 dk
- [CLI İlerleme JSON Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cli-ilerleme-json): orta, ~22 dk
- [Akış Logu Ayrıştırıcı Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/akis-log-ayristirici): orta, ~22 dk
- [tsx ile Değerlendirme Koşucusu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/tsx-degerlendirme-kosucusu): orta, ~22 dk
- [PowerShell Ollama Kontrol Testi Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/powershell-ollama-kontrol-testi): baslangic, ~12 dk
- [Bash Ollama Kontrol Testi Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/bash-ollama-kontrol-testi): baslangic, ~12 dk
- [Makefile ile LLM Akışı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/makefile-llm-akisi): orta, ~22 dk
- [Docker Değerlendirme Koşucusu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/docker-degerlendirme-kosucusu): ileri, ~35 dk
- [Model Kartı Şablonu Nasıl Doldurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-karti-sablonu): orta, ~22 dk
- [Model Lisans Kontrol CLI Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/lisans-kontrol-cli): ileri, ~35 dk
- [Token Sayım CLI Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/token-sayim-cli): orta, ~22 dk
- [Gecikme Karşılaştırma CLI Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/gecikme-karsilastirma-cli): orta, ~22 dk
- [Bellek Anlık Görüntüsü CLI Nasıl Alınır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/bellek-anlik-goruntu-cli): orta, ~22 dk
- [Kanıt Manifestosu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kanit-manifestosu-yazma): orta, ~22 dk
- [Veri Kümesi Tekilleştirme CLI Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/veri-kumesi-tekillestirme-cli): ileri, ~35 dk
- [Değerlendirme Tohumu Nasıl Sabitlenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/degerlendirme-tohumu-sabitleme): orta, ~22 dk
- [CI Model Önbellek Dosyası Nasıl Planlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ci-model-onbellek-dosyasi): ileri, ~35 dk
- [CLI Karar Kaydı Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cli-karar-kaydi): baslangic, ~12 dk

## Rehberler — Üretim, Ops ve İzleme (30)
- [Ollama systemd Sağlık Kontrolü Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-systemd-saglik-kontrolu): orta, ~22 dk
- [Ollama Ters Vekil Sunucu Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ollama-ters-vekil-sunucu): ileri, ~35 dk
- [Yerel LLM API için TLS Nasıl Eklenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/yerel-llm-api-tls): ileri, ~35 dk
- [LLM API Hız Sınırı Nasıl Konur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/llm-api-hiz-siniri): ileri, ~35 dk
- [Üretimde İstem Log Maskeleme Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/uretim-istem-log-maskeleme): ileri, ~35 dk
- [KVKK İçin İstem Logları Nasıl Maskelenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kvkk-istem-log-maskeleme): ileri, ~35 dk
- [Grafana Ollama Paneli Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/grafana-ollama-paneli): ileri, ~35 dk
- [Prometheus Token Metriği Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/prometheus-token-metrigi): ileri, ~35 dk
- [Model Ön Isıtma Cron Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-on-isitma-cron): orta, ~22 dk
- [Mavi-Yeşil Model Yayını Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/mavi-yesil-model-yayini): ileri, ~35 dk
- [Model Etiketi Geri Alma Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-etiketi-geri-alma): orta, ~22 dk
- [Altın Set Kayma Nasıl İzlenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/altin-set-kayma-izleme): ileri, ~35 dk
- [LLM Çıktı A/B Deneyi Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/llm-cikti-ab-deneyi): ileri, ~35 dk
- [LLM Olay Müdahale Defteri Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/llm-olay-mudahale-defteri): orta, ~22 dk
- [TPS ile Kapasite Planı Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/tps-kapasite-plani): ileri, ~35 dk
- [Çoklu GPU Uyarısı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/coklu-gpu-uyarisi): ileri, ~35 dk
- [vLLM Tensor Paralel Nasıl Başlatılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/vllm-tensor-paralel-baslatma): ileri, ~35 dk
- [Kubernetes LLM Düğüm Seçici Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kubernetes-llm-dugum-secici): ileri, ~35 dk
- [Docker GPU Çalışma Zamanı Üretim İçin Nasıl Ayarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/docker-gpu-calisma-zamani-uretim): ileri, ~35 dk
- [LLM Kuyruk İşçisi Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/llm-kuyruk-iscisi): ileri, ~35 dk
- [İstek Zaman Aşımı Politikası Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/istek-zaman-asimi-politikasi): orta, ~22 dk
- [İstek Başına Maliyet Logu Nasıl Tutulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/istek-basina-maliyet-logu): orta, ~22 dk
- [Kişisel Veri Bulucu Üretimde Nasıl Çalışır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/uretim-kisisel-veri-bulucu): ileri, ~35 dk
- [Model Önbellek Yedeği Nasıl Alınır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-onbellek-yedegi): orta, ~22 dk
- [Model Önbellek Geri Yükleme Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/model-onbellek-geri-yukleme): orta, ~22 dk
- [LLM SLO Gecikme Bütçesi Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/slo-gecikme-butcesi): ileri, ~35 dk
- [Yayına Alma Öncesi Değerlendirme Kapısı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/yayina-alma-degerlendirme-kapisi): ileri, ~35 dk
- [Gözlemlenebilirlik Karar Kaydı Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/gozlemlenebilirlik-karar-kaydi): orta, ~22 dk
- [Şirket İçi LLM Ağ Segmentasyonu Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/sirket-ici-ag-segmentasyonu): ileri, ~35 dk
- [Üretim Kontrol Testi Tek Komut Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/uretim-kontrol-testi-tek-komut): orta, ~22 dk

## Rehberler — Ek ve Sektörel Uyum (30)
- [GPU VRAM Hesabı Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/gpu-vram-hesaplama): baslangic, ~12 dk
- [EPDK TRY Maliyet Hesabı Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/epdk-try-maliyet-hesabi): orta, ~22 dk
- [Sağlık RAG KVKK Özel Nitelikli Veriyle Nasıl Sınırlandırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/saglik-rag-kvkk-ozel-nitelikli): ileri, ~35 dk
- [BDDK Model Risk Notu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/bddk-finans-model-risk-notu): ileri, ~35 dk
- [SPK Yapay Zeka Alım Satım Kaydı Nasıl Tutulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/spk-yapay-zeka-alim-satim-kaydi): ileri, ~35 dk
- [MEB Senaryosunda Öğrenci Verisi Nasıl Ayrılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/meb-egitim-ogrenci-verisi): orta, ~22 dk
- [TİTCK Medikal Yapay Zeka Sınırı Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/titck-medikal-yapay-zeka-siniri): ileri, ~35 dk
- [RTÜK Sentetik Görüntü Etiketi Nasıl Eklenir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/rtuk-sentetik-goruntu-etiketi): orta, ~22 dk
- [Türkçe Karakter Kodlama Nasıl Düzeltilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-karakter-kodlama-duzeltme): baslangic, ~12 dk
- [Dil Kayması Test Seti Nasıl Hazırlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/dil-kaymasi-test-seti): orta, ~22 dk
- [Türkçe Tokenleştirici Raporu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/turkce-tokenlestirici-raporu): orta, ~22 dk
- [E-ticaret Açıklama Hattı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/e-ticaret-aciklama-hatti): orta, ~22 dk
- [Hukuk Bürosu Belge Akışı Nasıl Tasarlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/hukuk-buro-belge-akisi): ileri, ~35 dk
- [KOBİ Müşteri Destek Akışı Nasıl Kurulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/kobi-musteri-destek-akisi): orta, ~22 dk
- [Çağrı Merkezi Ses Ajanı KVKK ile Nasıl Sınırlandırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/cagri-merkezi-ses-ajani-kvkk): ileri, ~35 dk
- [Uç Cihaz Model Seçimi Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/uc-cihaz-model-secimi): orta, ~22 dk
- [Pod Yapay Zeka Risk Notu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/pod-yapay-zeka-risk-notu): ileri, ~35 dk
- [Bittensor Deney Kaydı Nasıl Tutulur](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/bittensor-deney-kaydi): ileri, ~35 dk
- [Akash GPU Kiralama Notu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/akash-gpu-kiralama-notu): orta, ~22 dk
- [RunPod, Vast ve Modal Nasıl Karşılaştırılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/runpod-vast-modal-karsilastirma): orta, ~22 dk
- [Yerel ve Bulut Veri Koruma Karar Notu Nasıl Hazırlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/yerel-ve-bulut-veri-koruma-karar-notu): orta, ~22 dk
- [Sentetik Veri Kalite Kontrolü Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/sentetik-veri-kalite-kontrol): ileri, ~35 dk
- [Türkçe OCR Belge Kontrolü Nasıl Yapılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ocr-turkce-belge-kontrol): orta, ~22 dk
- [Ses Ajanı Gecikme Bütçesi Nasıl Hesaplanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/ses-ajani-gecikme-butcesi): ileri, ~35 dk
- [Akademik Atıf Dosyası Nasıl Hazırlanır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/akademik-atif-dosyasi): baslangic, ~12 dk
- [Yapay Zeka Eklenti Manifestosu Nasıl Kontrol Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/yapay-zeka-eklenti-manifestosu-kontrolu): orta, ~22 dk
- [security.txt Nasıl Kontrol Edilir](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/security-txt-kontrolu): baslangic, ~12 dk
- [Telif ve Lisans Notu Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/telif-lisans-notu): orta, ~22 dk
- [ISO 42001 Kontrol Listesi Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/iso-42001-kontrol-listesi): ileri, ~35 dk
- [Sektörel Karar Kaydı Nasıl Yazılır](https://www.yerel.ai/ogren/rehber/sektorel-karar-kaydi): orta, ~22 dk