Kurs T001: Yerel Yapay Zeka Nedir

Bu kurs neden var

Bu kurs, "Yerel Yapay Zeka Nedir" konusunu dağınık notlardan çıkarıp ölçülebilir bir çalışma akışına bağlar. T001 okuyucusu tek bir kurulum komutunu değil, model, donanım, karşılaştırma ve veri sınırını aynı anda düşünmeyi öğrenir. Eğer terminal, model ve karşılaştırma kelimeleri size zaten günlük iş gibi geliyorsa bu kursu hızlı okuyabilirsiniz. Buradaki hedef gösteri yapmak değil; hata çıktısını okuyup hangi katmanın kırıldığını bulmaktır.

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.

Bittiğinde bilecekleriniz

  • Trendyol LLM Aşure 12B ile kısa Türkçe test üretip çıktıyı dosyaya alacaksınız.
  • RTX 4060 Ti 16GB sınıfı donanımın nerede sınırlandığını ayıracaksınız.
  • TR-MMLU karşılaştırması sonucunu günlük karar kaydına bağlayacaksınız.
  • Ollama Windows'a Nasıl Kurulur rehberini tek başınıza uygulayacaksınız.

İlgili kataloğa bağlar

Öğrenme grafında yakın düğümler

Bölüm 1: Yerel çalışma modeli

Tahmini süre: 45 dakika

Bu bölüm yeni başlayan okuyucuyu ezberden çıkarıp küçük bir gözlem defterine taşır. Yerel çalışma modeli başlığı altında önce model, çalışma zamanı, donanım ve veri katmanı ayrılır; çünkü Yerel Yapay Zeka Nedir içinde en pahalı hata yanlış katmanı suçlamaktır. T001 Bölüm 1 için iyi not, cevabın güzel görünmesi değil, hangi komutla üretildiğinin iki hafta sonra da anlaşılmasıdır.

Yerel çalışma modeli çalışırken Trendyol LLM Aşure 12B bir vitrin adı değil, sınanacak varsayımdır. Yerel çalışma modeli için Model yanıt vermediyse sebep kalite olmayabilir; etiket, önbellek, şablon veya bağlam sınırı da aynı masadadır. T001-1 notunda model etiketi, istem dili ve çıktı yolu aynı satırda durursa kalite tartışması kişisel beğeniden çıkar. Yerel çalışma modeli Türkçe cevaplarında ekler, özel adlar ve uzun kurum adları bağlamı beklenenden hızlı doldurabilir; bu yüzden kısa kontrol istemini uzun belge denemesinden ayrı tutun.

Yerel çalışma modeli için RTX 4060 Ti 16GB tarafında dikkat edilecek şey tek başına hız değildir. Donanım notu olmadan aynı komutun başka makinede neden değiştiğini anlamak zorlaşır. Yerel Yapay Zeka Nedir Bölüm 1 akışında VRAM dolunca bazen daha küçük model seçmek, aynı modeli daha sert kuantize etmekten daha okunur sonuç verir. T001-1 elektrik ve soğutma notu da buraya girer; karar kaydında tarihli varsayım olarak durması yeterlidir, canlı fiyat iddiasına çevirmeyin.

Yerel çalışma modeli bölümünde TR-MMLU karşılaştırması çıpa görevi görür, ama tek başına ürün kararı gibi davranmaz. Ölçüm tek sayı değil; komut, çıktı, varsayım ve kısa yorumdan oluşan küçük bir pakettir. T001 Bölüm 1 denemesinde komut, kısa çıktı ve özet hash aynı klasöre yazılırsa sonraki model değişimi sessizce geçmez. Böyle bir kayıt düzeni solo çalışan kişi için ikinci hafıza, küçük ekip için de ortak tartışma zemini olur.

Yerel çalışma modeli başlığında özel risk şudur: Gerçek veriyle başlamadan önce daha küçük, daha düşük riskli ve tekrar edilebilir bir örnek üretin. Yerel çalışma modeli örneğinde kişisel veri, sağlık, finans, öğrenci ya da dava içeriği gerçek örnek gibi kopyalanmamalıdır; sentetik girdiyle aynı teknik kırılmayı yakalayabiliyorsanız onu kullanın. T001-1 çizgisi hukuki uygunluk kararı vermez, sadece teknik denemeyi daha temiz hale getirir ve uzman incelemesine taşınacak notu düzenler.

T001 Bölüm 1 sonunda beklenen çıktı küçük ama işe yarar: outputs/t001/bolum-1.txt dosyası, "Yerel çalışma modeli" adı ve ilk risk yorumu. Yerel çalışma modeli çıktısı beklenen gibi değilse sırayı bozmayın: önce çalışma zamanı, sonra model etiketi, sonra donanım, en son istem metni. Bu sıra ağır görünmez ama panik anında iyi bir raydır. Bir sonraki adım Bölüm 2 içinde aynı kararı çalışma komutuna bağlar.

Anahtar içgörü: Katman ayrımı kararını model cevabından önce kanıt dosyasıyla görünür yapın.

mkdir -p outputs/t001
printf '%s\n' 'T001 | Yerel çalışma modeli | model=trendyol-llm-asure-12b | donanim=rtx-4060ti-16gb' > outputs/t001/bolum-1.txt
ollama list >> outputs/t001/bolum-1.txt || printf '%s\n' 'metric=ollama_list_pending' >> outputs/t001/bolum-1.txt

Egzersiz: "Yerel çalışma modeli" komutunu çalıştırın, çıktıyı outputs/t001/bolum-1.txt dosyasına kaydedin ve dosyanın ilk satırına hangi katmanın riskli olduğunu yazın. Süre sınırı: 15 dakika.

Bölüm 2: Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı

Tahmini süre: 45 dakika

Bu bölüm yeni başlayan okuyucuyu ezberden çıkarıp küçük bir gözlem defterine taşır. Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı başlığı altında önce donanım darboğazı ile model tercihi ayrılır; çünkü Yerel Yapay Zeka Nedir içinde en pahalı hata yanlış katmanı suçlamaktır. T001 Bölüm 2 için iyi not, cevabın güzel görünmesi değil, hangi komutla üretildiğinin iki hafta sonra da anlaşılmasıdır.

Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı çalışırken Trendyol LLM Aşure 12B bir vitrin adı değil, sınanacak varsayımdır. Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı için Model boyutu büyüdükçe Türkçe kalite bazen artar, ama gecikme ve bellek baskısı da aynı anda gelir. T001-2 notunda model etiketi, istem dili ve çıktı yolu aynı satırda durursa kalite tartışması kişisel beğeniden çıkar. Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı Türkçe cevaplarında ekler, özel adlar ve uzun kurum adları bağlamı beklenenden hızlı doldurabilir; bu yüzden kısa kontrol istemini uzun belge denemesinden ayrı tutun.

Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı için RTX 4060 Ti 16GB tarafında dikkat edilecek şey tek başına hız değildir. VRAM sınırı görüldüğünde ilk refleks sürücüyü suçlamak değil, model dosyası ve bağlamı not etmektir. Yerel Yapay Zeka Nedir Bölüm 2 akışında VRAM dolunca bazen daha küçük model seçmek, aynı modeli daha sert kuantize etmekten daha okunur sonuç verir. T001-2 elektrik ve soğutma notu da buraya girer; karar kaydında tarihli varsayım olarak durması yeterlidir, canlı fiyat iddiasına çevirmeyin.

Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı bölümünde TR-MMLU karşılaştırması çıpa görevi görür, ama tek başına ürün kararı gibi davranmaz. Ölçümde token hızı kadar yükleme süresi ve bellek tepe değeri de yazılmalıdır. T001 Bölüm 2 denemesinde komut, kısa çıktı ve özet hash aynı klasöre yazılırsa sonraki model değişimi sessizce geçmez. Böyle bir kayıt düzeni solo çalışan kişi için ikinci hafıza, küçük ekip için de ortak tartışma zemini olur.

Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı başlığında özel risk şudur: Donanım bölümünde fiyat ya da tarife notunu kesin bilgi gibi değil, tarihli varsayım gibi kaydedin. Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı örneğinde kişisel veri, sağlık, finans, öğrenci ya da dava içeriği gerçek örnek gibi kopyalanmamalıdır; sentetik girdiyle aynı teknik kırılmayı yakalayabiliyorsanız onu kullanın. T001-2 çizgisi hukuki uygunluk kararı vermez, sadece teknik denemeyi daha temiz hale getirir ve uzman incelemesine taşınacak notu düzenler.

T001 Bölüm 2 sonunda beklenen çıktı küçük ama işe yarar: outputs/t001/bolum-2.txt dosyası, "Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı" adı ve ilk risk yorumu. Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı çıktısı beklenen gibi değilse sırayı bozmayın: önce çalışma zamanı, sonra model etiketi, sonra donanım, en son istem metni. Bu sıra ağır görünmez ama panik anında iyi bir raydır. Bir sonraki adım Bölüm 3 içinde aynı kararı çalışma komutuna bağlar.

Anahtar içgörü: Donanım sınırı kararını model cevabından önce kanıt dosyasıyla görünür yapın.

mkdir -p outputs/t001
printf '%s\n' 'T001 | Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı | model=trendyol-llm-asure-12b | donanim=rtx-4060ti-16gb' > outputs/t001/bolum-2.txt
nvidia-smi --query-gpu=name,memory.used,memory.total --format=csv,noheader >> outputs/t001/bolum-2.txt || printf '%s\n' 'metric=hardware_check_pending' >> outputs/t001/bolum-2.txt

Egzersiz: "Model, çalışma zamanı ve donanım ayrımı" komutunu çalıştırın, çıktıyı outputs/t001/bolum-2.txt dosyasına kaydedin ve dosyanın ilk satırına hangi katmanın riskli olduğunu yazın. Süre sınırı: 15 dakika.

Bölüm 3: Türkçe kaliteyi ölçme

Tahmini süre: 45 dakika

Bu bölüm yeni başlayan okuyucuyu ezberden çıkarıp küçük bir gözlem defterine taşır. Türkçe kaliteyi ölçme başlığı altında önce model, çalışma zamanı, donanım ve veri katmanı ayrılır; çünkü Yerel Yapay Zeka Nedir içinde en pahalı hata yanlış katmanı suçlamaktır. T001 Bölüm 3 için iyi not, cevabın güzel görünmesi değil, hangi komutla üretildiğinin iki hafta sonra da anlaşılmasıdır.

Türkçe kaliteyi ölçme çalışırken Trendyol LLM Aşure 12B bir vitrin adı değil, sınanacak varsayımdır. Türkçe kaliteyi ölçme için Model yanıt vermediyse sebep kalite olmayabilir; etiket, önbellek, şablon veya bağlam sınırı da aynı masadadır. T001-3 notunda model etiketi, istem dili ve çıktı yolu aynı satırda durursa kalite tartışması kişisel beğeniden çıkar. Türkçe kaliteyi ölçme Türkçe cevaplarında ekler, özel adlar ve uzun kurum adları bağlamı beklenenden hızlı doldurabilir; bu yüzden kısa kontrol istemini uzun belge denemesinden ayrı tutun.

Türkçe kaliteyi ölçme için RTX 4060 Ti 16GB tarafında dikkat edilecek şey tek başına hız değildir. Donanım notu olmadan aynı komutun başka makinede neden değiştiğini anlamak zorlaşır. Yerel Yapay Zeka Nedir Bölüm 3 akışında VRAM dolunca bazen daha küçük model seçmek, aynı modeli daha sert kuantize etmekten daha okunur sonuç verir. T001-3 elektrik ve soğutma notu da buraya girer; karar kaydında tarihli varsayım olarak durması yeterlidir, canlı fiyat iddiasına çevirmeyin.

Türkçe kaliteyi ölçme bölümünde TR-MMLU karşılaştırması çıpa görevi görür, ama tek başına ürün kararı gibi davranmaz. Ölçüm tek sayı değil; komut, çıktı, varsayım ve kısa yorumdan oluşan küçük bir pakettir. T001 Bölüm 3 denemesinde komut, kısa çıktı ve özet hash aynı klasöre yazılırsa sonraki model değişimi sessizce geçmez. Böyle bir kayıt düzeni solo çalışan kişi için ikinci hafıza, küçük ekip için de ortak tartışma zemini olur.

Türkçe kaliteyi ölçme başlığında özel risk şudur: Gerçek veriyle başlamadan önce daha küçük, daha düşük riskli ve tekrar edilebilir bir örnek üretin. Türkçe kaliteyi ölçme örneğinde kişisel veri, sağlık, finans, öğrenci ya da dava içeriği gerçek örnek gibi kopyalanmamalıdır; sentetik girdiyle aynı teknik kırılmayı yakalayabiliyorsanız onu kullanın. T001-3 çizgisi hukuki uygunluk kararı vermez, sadece teknik denemeyi daha temiz hale getirir ve uzman incelemesine taşınacak notu düzenler.

T001 Bölüm 3 sonunda beklenen çıktı küçük ama işe yarar: outputs/t001/bolum-3.txt dosyası, "Türkçe kaliteyi ölçme" adı ve ilk risk yorumu. Türkçe kaliteyi ölçme çıktısı beklenen gibi değilse sırayı bozmayın: önce çalışma zamanı, sonra model etiketi, sonra donanım, en son istem metni. Bu sıra ağır görünmez ama panik anında iyi bir raydır. Bir sonraki adım Bölüm 4 içinde aynı kararı çalışma komutuna bağlar.

Anahtar içgörü: Katman ayrımı kararını model cevabından önce kanıt dosyasıyla görünür yapın.

mkdir -p outputs/t001
printf '%s\n' 'T001 | Türkçe kaliteyi ölçme | model=trendyol-llm-asure-12b | donanim=rtx-4060ti-16gb' > outputs/t001/bolum-3.txt
ollama list >> outputs/t001/bolum-3.txt || printf '%s\n' 'metric=ollama_list_pending' >> outputs/t001/bolum-3.txt

Egzersiz: "Türkçe kaliteyi ölçme" komutunu çalıştırın, çıktıyı outputs/t001/bolum-3.txt dosyasına kaydedin ve dosyanın ilk satırına hangi katmanın riskli olduğunu yazın. Süre sınırı: 15 dakika.

Bölüm 4: Veri yerelliği ve KVKK sınırı

Tahmini süre: 45 dakika

Bu bölüm yeni başlayan okuyucuyu ezberden çıkarıp küçük bir gözlem defterine taşır. Veri yerelliği ve KVKK sınırı başlığı altında önce veri sınırı ile model davranışı ayrılır; çünkü Yerel Yapay Zeka Nedir içinde en pahalı hata yanlış katmanı suçlamaktır. T001 Bölüm 4 için iyi not, cevabın güzel görünmesi değil, hangi komutla üretildiğinin iki hafta sonra da anlaşılmasıdır.

Veri yerelliği ve KVKK sınırı çalışırken Trendyol LLM Aşure 12B bir vitrin adı değil, sınanacak varsayımdır. Veri yerelliği ve KVKK sınırı için Modelin doğru cevap vermesi, hassas girdiyi gereksiz yere loglamayı haklı çıkarmaz. T001-4 notunda model etiketi, istem dili ve çıktı yolu aynı satırda durursa kalite tartışması kişisel beğeniden çıkar. Veri yerelliği ve KVKK sınırı Türkçe cevaplarında ekler, özel adlar ve uzun kurum adları bağlamı beklenenden hızlı doldurabilir; bu yüzden kısa kontrol istemini uzun belge denemesinden ayrı tutun.

Veri yerelliği ve KVKK sınırı için RTX 4060 Ti 16GB tarafında dikkat edilecek şey tek başına hız değildir. Donanım yeterli görünse bile ham veriyi çoğaltan bir akışın işletim maliyeti sadece elektrik değildir. Yerel Yapay Zeka Nedir Bölüm 4 akışında VRAM dolunca bazen daha küçük model seçmek, aynı modeli daha sert kuantize etmekten daha okunur sonuç verir. T001-4 elektrik ve soğutma notu da buraya girer; karar kaydında tarihli varsayım olarak durması yeterlidir, canlı fiyat iddiasına çevirmeyin.

Veri yerelliği ve KVKK sınırı bölümünde TR-MMLU karşılaştırması çıpa görevi görür, ama tek başına ürün kararı gibi davranmaz. Ölçümde başarı kadar hangi alanların maskelendiği de not edilmelidir. T001 Bölüm 4 denemesinde komut, kısa çıktı ve özet hash aynı klasöre yazılırsa sonraki model değişimi sessizce geçmez. Böyle bir kayıt düzeni solo çalışan kişi için ikinci hafıza, küçük ekip için de ortak tartışma zemini olur.

Veri yerelliği ve KVKK sınırı başlığında özel risk şudur: Bu başlıkta en büyük hata teknik doğrulamayı uyum onayı gibi yazmaktır. Veri yerelliği ve KVKK sınırı örneğinde kişisel veri, sağlık, finans, öğrenci ya da dava içeriği gerçek örnek gibi kopyalanmamalıdır; sentetik girdiyle aynı teknik kırılmayı yakalayabiliyorsanız onu kullanın. T001-4 çizgisi hukuki uygunluk kararı vermez, sadece teknik denemeyi daha temiz hale getirir ve uzman incelemesine taşınacak notu düzenler.

T001 Bölüm 4 sonunda beklenen çıktı küçük ama işe yarar: outputs/t001/bolum-4.txt dosyası, "Veri yerelliği ve KVKK sınırı" adı ve ilk risk yorumu. Veri yerelliği ve KVKK sınırı çıktısı beklenen gibi değilse sırayı bozmayın: önce çalışma zamanı, sonra model etiketi, sonra donanım, en son istem metni. Bu sıra ağır görünmez ama panik anında iyi bir raydır. Bir sonraki adım Bölüm 5 içinde aynı kararı çalışma komutuna bağlar.

Anahtar içgörü: Veri sınırı kararını model cevabından önce kanıt dosyasıyla görünür yapın.

mkdir -p outputs/t001
printf '%s\n' 'T001 | Veri yerelliği ve KVKK sınırı | model=trendyol-llm-asure-12b | donanim=rtx-4060ti-16gb' > outputs/t001/bolum-4.txt
printf '%s\n' 'metric=redacted_fields_count' 'kontrol=ham_kisisel_veri_yazma' >> outputs/t001/bolum-4.txt

Egzersiz: "Veri yerelliği ve KVKK sınırı" komutunu çalıştırın, çıktıyı outputs/t001/bolum-4.txt dosyasına kaydedin ve dosyanın ilk satırına hangi katmanın riskli olduğunu yazın. Süre sınırı: 15 dakika.

Bölüm 5: İlk karar ağacı

Tahmini süre: 45 dakika

Bu bölüm yeni başlayan okuyucuyu ezberden çıkarıp küçük bir gözlem defterine taşır. İlk karar ağacı başlığı altında önce model, çalışma zamanı, donanım ve veri katmanı ayrılır; çünkü Yerel Yapay Zeka Nedir içinde en pahalı hata yanlış katmanı suçlamaktır. T001 Bölüm 5 için iyi not, cevabın güzel görünmesi değil, hangi komutla üretildiğinin iki hafta sonra da anlaşılmasıdır.

İlk karar ağacı çalışırken Trendyol LLM Aşure 12B bir vitrin adı değil, sınanacak varsayımdır. İlk karar ağacı için Model yanıt vermediyse sebep kalite olmayabilir; etiket, önbellek, şablon veya bağlam sınırı da aynı masadadır. T001-5 notunda model etiketi, istem dili ve çıktı yolu aynı satırda durursa kalite tartışması kişisel beğeniden çıkar. İlk karar ağacı Türkçe cevaplarında ekler, özel adlar ve uzun kurum adları bağlamı beklenenden hızlı doldurabilir; bu yüzden kısa kontrol istemini uzun belge denemesinden ayrı tutun.

İlk karar ağacı için RTX 4060 Ti 16GB tarafında dikkat edilecek şey tek başına hız değildir. Donanım notu olmadan aynı komutun başka makinede neden değiştiğini anlamak zorlaşır. Yerel Yapay Zeka Nedir Bölüm 5 akışında VRAM dolunca bazen daha küçük model seçmek, aynı modeli daha sert kuantize etmekten daha okunur sonuç verir. T001-5 elektrik ve soğutma notu da buraya girer; karar kaydında tarihli varsayım olarak durması yeterlidir, canlı fiyat iddiasına çevirmeyin.

İlk karar ağacı bölümünde TR-MMLU karşılaştırması çıpa görevi görür, ama tek başına ürün kararı gibi davranmaz. Ölçüm tek sayı değil; komut, çıktı, varsayım ve kısa yorumdan oluşan küçük bir pakettir. T001 Bölüm 5 denemesinde komut, kısa çıktı ve özet hash aynı klasöre yazılırsa sonraki model değişimi sessizce geçmez. Böyle bir kayıt düzeni solo çalışan kişi için ikinci hafıza, küçük ekip için de ortak tartışma zemini olur.

İlk karar ağacı başlığında özel risk şudur: Gerçek veriyle başlamadan önce daha küçük, daha düşük riskli ve tekrar edilebilir bir örnek üretin. İlk karar ağacı örneğinde kişisel veri, sağlık, finans, öğrenci ya da dava içeriği gerçek örnek gibi kopyalanmamalıdır; sentetik girdiyle aynı teknik kırılmayı yakalayabiliyorsanız onu kullanın. T001-5 çizgisi hukuki uygunluk kararı vermez, sadece teknik denemeyi daha temiz hale getirir ve uzman incelemesine taşınacak notu düzenler.

T001 Bölüm 5 sonunda beklenen çıktı küçük ama işe yarar: outputs/t001/bolum-5.txt dosyası, "İlk karar ağacı" adı ve ilk risk yorumu. İlk karar ağacı çıktısı beklenen gibi değilse sırayı bozmayın: önce çalışma zamanı, sonra model etiketi, sonra donanım, en son istem metni. Bu sıra ağır görünmez ama panik anında iyi bir raydır.

Anahtar içgörü: Katman ayrımı kararını model cevabından önce kanıt dosyasıyla görünür yapın.

mkdir -p outputs/t001
printf '%s\n' 'T001 | İlk karar ağacı | model=trendyol-llm-asure-12b | donanim=rtx-4060ti-16gb' > outputs/t001/bolum-5.txt
sha256sum outputs/t001/bolum-5.txt >> outputs/t001/bolum-5.txt.sha256
printf '%s\n' 'metric=evidence_hash' >> outputs/t001/bolum-5.txt

Egzersiz: "İlk karar ağacı" komutunu çalıştırın, çıktıyı outputs/t001/bolum-5.txt dosyasına kaydedin ve dosyanın ilk satırına hangi katmanın riskli olduğunu yazın. Süre sınırı: 15 dakika.