OLLAMA · MACOS / WINDOWS / LINUX

İlk yerel modelini kendi bilgisayarında çalıştır.

Ollama ile küçük bir modeli kur, Türkçe yanıt al ve çalıştığını kontrol et. Bu yerel denemede istemi bulut API’ye göndermen gerekmez. Ağ, eklenti ve kayıt ayarlarını ayrıca kontrol et.

Başlangıç seviyesi·Süre, bağlantı ve model boyutuna bağlıdır
İşletim sistemini seç

İlk deneme: küçük model, gerçek yanıt

İşletim sistemine uygun kurulum adımlarını tamamla: Windows, macOS veya Linux. Ardından aynı terminalde bu komutları çalıştır:

İndirme ve ilk yanıt
ollama pull llama3.2:3b
ollama run llama3.2:3b "Türkçe tek cümleyle merhaba de."
ollama ps

Beklenen sonuç boş olmayan bir model yanıtıdır. Yanıtın Türkçe ve anlamlı olduğunu oku. ollama ps modelin yüklenmesini ve CPU/GPU kullanımını gösterir; hız ya da kalite ölçümü değildir. Bu rehber hazırlanırken fiziksel kurulum testi yapılmadı; adımlar resmî belgelerden kontrol edildi.

Bellek sınırını modelden önce kontrol et

Llama 3.2 3B için 8GB RAM ve 10GB boş disk küçük bir başlangıç senaryosudur; diğer uygulamalara da bellek bırak. 8B sınıfında 16GB RAM daha fazla pay sağlar. Türkçe kalitesi kendi örneklerinle kontrol edilmelidir.

Ollama’nın Llama 3.3 70B Q4_K_M paketi tek başına yaklaşık 43GB’tır. Tek 24GB GPU’ya bütünüyle sığmaz. 48GB veya daha fazla kullanılabilir bellek ve bağlam payı planla; CPU/GPU arasında bölünmüş yükleme için 64GB+ RAM gerekebilir ve hız düşebilir. Apple birleşik belleğini işletim sistemiyle paylaşır.

SENİN İÇİN Mİ?

30 saniyelik mini kontrol

Dört kısa soru. Cevabın çoğu evet ise bu rehber tam sana göre.

OpenAI API faturalarından kurtulmak ister misin?

Müşteri verileri buluta gitmesin mi diyorsun?

Sadece Türkçe çıktı yeterli mi?

Bilgisayarın ≥16GB RAM veya MacBook M-serisi var mı?

5 ADIM

Sıfırdan ilk komutuna kadar.

Kurulum, model indirme ve gerçek yanıt doğrulamasını sırayla tamamlayın.

Ollama, modelleri tek satırla çalıştıran açık kaynak motor. macOS için aşağıdaki adımları sırayla uygula. Linux'ta systemd yoksa ayrı terminalde ollama serve başlat; çalışan servisin yanında ikinci sunucu açma.

Resmî uygulamayı indir; Applications klasörüne taşıyıp aç
open https://ollama.com/download/mac
Uygulamanın komut satırı kurulumundan sonra yeni Terminal aç
ollama --version
curl -fS http://127.0.0.1:11434/api/version

İndirme tamamlandı mı?

Terminalde ollama --version yaz, sürüm numarası görünüyorsa komut erişilebilir. API yanıtını ve modelin ilk gerçek yanıtını da doğrula.

SENİN GİBİ BİRİ İÇİN

Hangi iş için ne kazandırıyor?

Dört gerçek kullanım. Prompt'lar kopyalanabilir, hemen denenebilir.

AVUKAT

Müvekkil verisi için yerel deneme akışı

Örnek prompt

Bu sözleşmenin (PDF'den) fesih, gizlilik ve cezai şart bölümlerini madde madde özetle. Risk seviyelerini düşük / orta / yüksek olarak işaretle. Tablo formatında ver.

  • Sözleşme özetleme: 1 saat → 1 dakika
  • Müvekkil verisi → bulut sohbet servisine göndermeden denenir
  • KVKK + meslek sırrı riski azalır
E-TİCARET SATICISI

API faturasını azaltan yerel akış

Örnek prompt

Aşağıdaki ürün başlığı için Trendyol uyumlu açıklama yaz: 'Kırmızı seramik bardak, 320ml'. SEO için 3 anahtar kelime ekle, 150-200 karakter uzunluğunda ve mutfak temalı bir his ver.

  • 1000 ürün açıklaması = 1 saat içinde
  • Trendyol-LLM Türkçe satış diline hakim
  • API faturası, canlı kullanım ve yerel sepetle karşılaştırılır
FREELANCER

Abonelik kararını canlı fiyatla karşılaştır

Örnek prompt

Bir LinkedIn paylaşımı için zincirleme prompt: 1) Konu önerisi (3 başlık). 2) Seçilen başlık için kanca + 3 madde + soru ile biten 1100 karakter post. 3) 5 hashtag.

  • İçerik üretiminde sınırsız iterasyon
  • Müşteri NDA verisi yerel kalır
  • Çevrimdışı çalış: uçak / kafe / VPN gerek yok
KOBİ / DİJİTAL AJANS

Müşteriye sunulan KVKK odaklı rapor

Örnek prompt

Müşterimiz için aylık SEO performans raporu hazırla. Aşağıdaki CSV'den (Google Search Console export) trafik özetini çıkar, top 5 anahtar kelime için artış/azalış yorumla, önümüzdeki ay için 3 aksiyon öner.

  • Yerel AI = KVKK riskini azaltan mimari pitch
  • Müşteri kazanma argümanı + rekabet avantajı
  • Aynı donanımla 5-10 müşteri eşzamanlı
SIKÇA SORULAN SORULAR

Hâlâ kafanda soru mu var?

Ollama'ya başlarken sorulan ilk 7 soru, kısa cevaplarla.

İlk 3B denemesi için 8GB RAM önerilir; işletim sistemine de bellek bırakın. 7-8B sınıfında 16GB RAM başlangıç noktasıdır. Llama 3.3 70B Q4_K_M dosyası 43GB'dır. GPU üzerinde tutmak için 48GB veya üzeri kullanılabilir bellek ve bağlam payı gerekir. CPU/GPU arasında aktarımda 64GB+ RAM planlayın; gereksinim bağlama ve çalışma motoruna bağlıdır.
3 YOLLA ÖLÇÜM GÖNDER

Benchmark sonucunu 3 yolla paylaş

CLI gurusu musun, web'ci misin, GitHub'çı mısın? Senin için en kolay yöntem burada.

Web Form

En kolayı. Tarayıcıda 3 alan doldur, gönder.

  1. 1Model sayfasına git, "Bu modeli değerlendir" butonuna tıkla
  2. 2Skor, donanım, boyut seç (3 alan)
  3. 3"Ölçümü Gönder", 20 saniyede bitti
Web'den gönder

CLI Aracı

Terminal'de interaktif sihirbaz. Sistemini otomatik algılar.

  1. 1npm run submit ile başlat
  2. 2Soruları adım adım cevapla (otomatik algılama)
  3. 3Doğrula → gönder → sonuç URL'si al
Tek komut
npm run submit

GitHub

PR aç veya issue template'ten gönder. Doğrudan repo'ya yaz.

  1. 1YerelAI benchmark reposuna git
  2. 2Formu doldur veya raw log ile founding listesine katıl
  3. 3Editör review'inden sonra yayında
Sonuç gönder

Hangi yöntem sana göre?

Web: Tarayıcıdan çıkmak istemiyorsan, hızlı tek seferlik gönderim.
CLI: Terminal'deysen, birden çok model/test göndereceksen, otomasyon istiyorsan.
GitHub: PR sürecine alışkınsan, raw log dosyaların varsa, detaylı gönderim.

Sıkıştın mı?

Topluluk kanalı moderasyon, veri politikası ve katkı kuralları hazır olduğunda sırayla açılacak. Şimdi founding listesine katıl, davet sırası kaçmasın.

Founding ol
Son durak

Küçük bir denemeyle başla. Aylık 0 TL.

Devamını keşfet, hangi model senin için, hangi donanım yeter, hangi prompt hangi iş için.

Yerel modelleri keşfetDonanım rehberi