LLM API Hız Sınırı Nasıl Konur
Bu rehber ne yapar
LLM API Hız Sınırı işi üretimde log, metrik ve geri alma izi olmadan tamamlanmış sayılmaz. Buradaki hedef kullanıcı verisini çoğaltmadan işletim kanıtı üretmektir. Bu iş sonunda Turkcell LLM 7B için tarihli bir karar kanıtı oluşur, RTX 4060 Ti 16GB sınıfı donanım not edilir ve ölçüm Türkçe token maliyeti ile ilişkilendirilir. Akış Ollama ile yürür; daha geniş bağlam Kurs O001: Üretim LLM Operasyonları Temeli içinde işlenir.
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.
Operatör notu: LLM API Hız Sınırı Nasıl Konur: Üretim notunda istem içeriğini değil, olay zamanı, model etiketi, gecikme ve maskeleme sonucunu tutun. İleri seviyede her varsayımı tarihli yazın; sürüm, sürücü veya lisans değişince karar tekrar açılabilsin. Bu rehberde beklenen kanıt outputs/llm-api-hiz-siniri.txt dosyasıdır.
Ön koşullar
- Ubuntu 24.04 LTS ya da eşdeğer geliştirme ortamı.
- Yerel çalışma zamanı kontrolü:
curl -I https://llm.local. - LLM API Hız Sınırı: Üretim benzeri ama kişisel veri taşımayan küçük bir kontrol girdisi; gerçek log örneğini maskelemeden kopyalamayın.
- Terminal çıktısı UTF-8 olmalı; Windows tarafında şüphede kalırsanız
chcpçıktısını kaydedin.
Adımlar
- Kanıt klasörünü aç. LLM API Hız Sınırı için çıktıyı
llm api hiz siniriadıyla ayır; aynı klasöre log ve kısa rapor da girecek.
mkdir -p outputs logs reports
- Küçük kanıtı üret. LLM API Hız Sınırı için Üretim pratiğinde kanıt, gizli istemin kendisi değil; zaman, model etiketi ve maskelenmiş sonuçtur. Bu komut gerçek veriyi çağırmadan Turkcell LLM 7B etiketini karar dosyasına işler.
mkdir -p outputs
printf '%s\n' 'llm-api-hiz-siniri | model=turkcell-llm-7b | kontrol=tamam' 'komut=ollama list' 'metric=local_models' | tee outputs/llm-api-hiz-siniri.txt
ollama list
- Özeti kilitle. LLM API Hız Sınırı özetini daha sonra değişiklik yakalamak için kullanacaksınız; Türkçe token maliyeti notunu bu hash ile birlikte saklayın.
sha256sum outputs/llm-api-hiz-siniri.txt
- Türkçe kırılmayı ara. LLM API Hız Sınırı Nasıl Konur için log satırında Türkçe metin taşıyacaksanız önce maskeleme sonucunu okuyun; ham istemi kalıcı kayda yazmayın. Çıktı temizse Ollama tarafındaki sıradaki adıma geçebilirsiniz.
Doğrulama
Tek komutla son durumu doğrula:
test -s outputs/llm-api-hiz-siniri.txt && sed -n '1,3p' outputs/llm-api-hiz-siniri.txt
Beklenen çıktı:
llm-api-hiz-siniri | model=turkcell-llm-7b | kontrol=tamam
kanıt: outputs/llm-api-hiz-siniri.txt
Türkçe karakter kontrolü: ı ş ç ğ ö ü
Yaygın Hatalar
- `command not found: ollama` — Ollama kurulu değil ya da kabuk PATH içinde değil. Çözüm: aracı resmi kurulum yoluyla ekleyin, sonra aynı kabukta sürüm komutunu çalıştırın.
- `redaction missing` — Üretim benzeri log satırı maskelemeden rapora taşınmış. Çözüm: ham istem yerine olay kimliği, gecikme ve model etiketini yazın; örnek veriyi sentetik tutun.
- `Türkçe karakterler bozuk` — LLM API Hız Sınırı Nasıl Konur çıktısında Türkçe harfler okunmuyorsa kodlama katmanı karışmıştır. Çözüm:
localeçıktısını kontrol edin ve dosyayı UTF-8 olarak tekrar üretin. - `outputs/llm-api-hiz-siniri.txt yok` — Rehberin sonunda beklenen kanıt dosyası oluşmamış. Çözüm: önce çalışma klasörünü oluşturun, sonra karar kanıtı adımını tek başına tekrar çalıştırın.
Veri koruma uyarısı: Bu rehber KVKK uyum kararı vermez. Kişisel veri içeren örnekleri üretimde kullanmadan önce amaç, saklama süresi, erişim yetkisi ve yurtdışı aktarım ihtimalini yetkin hukuk/uyum uzmanıyla doğrulayın. Başlangıç noktası: KVKK ve AI.
İlgili rehberler
- Üretimde İstem Log Maskeleme Nasıl Yapılır — kardeş iş
- KVKK İçin İstem Logları Nasıl Maskelenir — sıradaki kontrol
- Kurs O001: Üretim LLM Operasyonları Temeli — kurs bağlamı
İlgili katalog girişleri
- Turkcell LLM 7B — bu rehberde kullanılan model
- RTX 4060 Ti 16GB — test edilen donanım sınıfı
- Türkçe token maliyeti — karşılaştırma metriği
- Ollama — kullanılan çalışma aracı
- KVKK ve AI — veri işleme notu