{"id":29039,"date":"2025-09-06T22:00:24","date_gmt":"2025-09-06T19:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/"},"modified":"2025-09-06T22:00:24","modified_gmt":"2025-09-06T19:00:24","slug":"model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/","title":{"rendered":"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA’ya Derin Dal\u0131\u015f"},"content":{"rendered":"

Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA’ya Derin Dal\u0131\u015f<\/p>\n

B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da, boyutlar\u0131 ve hesaplama maliyetleri onlar\u0131 eri\u015filemez k\u0131l\u0131yor. Bu makale, model ince ayarlama teknikleri olan kuantizasyon, LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA’y\u0131 (Quantized LoRA) ele alarak, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmenin yollar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131racak. Bu teknikler, daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131 ve daha az enerji t\u00fcketen modelleri olu\u015fturarak, LLM’leri daha geni\u015f bir kitleye eri\u015filebilir hale getiriyor.<\/p>\n

B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini \u0130nce Ayarlamak Neden \u00d6nemlidir?<\/h2>\n

\u00d6nceden e\u011fitilmi\u015f b\u00fcy\u00fck dil modelleri, genel ama\u00e7l\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in m\u00fckemmel bir temel olu\u015fturur. Ancak, belirli bir g\u00f6reve veya veri k\u00fcmesine \u00f6zelle\u015ftirildiklerinde, performanslar\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde artar. Bu \u00f6zelle\u015ftirme i\u015flemi, “ince ayarlama” olarak adland\u0131r\u0131l\u0131r. Ancak, bu i\u015flem genellikle b\u00fcy\u00fck miktarda hesaplama g\u00fcc\u00fc ve bellek gerektirir. Bu nedenle, daha verimli ince ayarlama tekniklerine ihtiya\u00e7 duyulur. Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA, bu ihtiyac\u0131 kar\u015f\u0131lamak \u00fczere geli\u015ftirilmi\u015ftir. Bu teknikler, model boyutunu k\u00fc\u00e7\u00fclt\u00fcr, bellekteki gereksinimi azalt\u0131r ve ince ayarlama s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131r\u0131r. \u00d6zellikle s\u0131n\u0131rl\u0131 kaynaklara sahip geli\u015ftiriciler i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantaj sa\u011flarlar. Bununla birlikte, her bir y\u00f6ntemin g\u00fc\u00e7l\u00fc ve zay\u0131f y\u00f6nlerini anlamak \u00f6nemlidir; bu da do\u011fru teknik se\u00e7iminin performans \u00fczerinde b\u00fcy\u00fck etkisi olaca\u011f\u0131 anlam\u0131na gelir.<\/p>\n

Temel Kavramlar: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA Nedir?<\/h2>\n

Kuantizasyon, model a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 daha d\u00fc\u015f\u00fck hassasiyetli say\u0131larla (\u00f6rne\u011fin, 32-bit kayan noktal\u0131 say\u0131lardan 8-bit tam say\u0131lara) temsil etme i\u015flemidir. Bu, model boyutunu ve bellek gereksinimlerini azalt\u0131r ve hesaplamalar\u0131 h\u0131zland\u0131r\u0131r. Ancak, kuantizasyon, do\u011frulukta k\u00fc\u00e7\u00fck bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015fe neden olabilir. LoRA (Low-Rank Adaptation), modelin sadece k\u00fc\u00e7\u00fck bir b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc ince ayarlayarak, tam modelin ince ayarlanmas\u0131na k\u0131yasla \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde daha az parametre g\u00fcncellemesi gerektirir. Bu, i\u015flem s\u00fcresini ve bellek t\u00fcketimini azalt\u0131r. QLoRA, LoRA’n\u0131n kuantizasyonla birle\u015ftirilmesidir. Bu kombinasyon, hem bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 hem de hesaplama maliyetini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltarak, LoRA’n\u0131n zaten sundu\u011fu verimlili\u011fi daha da iyile\u015ftirir. \u00d6zellikle GPU belle\u011fi s\u0131n\u0131rl\u0131 oldu\u011funda, QLoRA’n\u0131n avantajlar\u0131 \u00e7ok belirgin hale gelir.<\/p>\n

Kuantizasyon: Nas\u0131l Yap\u0131l\u0131r ve Avantajlar\u0131 Nelerdir?<\/h2>\n

Kuantizasyon, model a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 daha d\u00fc\u015f\u00fck hassasiyetli say\u0131sal g\u00f6sterimlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme s\u00fcrecidir. \u00d6rne\u011fin, 32-bit kayan noktal\u0131 say\u0131lar (float32), 8-bit tam say\u0131lara (int8) veya 4-bit tam say\u0131lara d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclebilir. Bu d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm, model boyutunu ve bellek ayak izini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r. Ayr\u0131ca, daha d\u00fc\u015f\u00fck hassasiyetli say\u0131larla yap\u0131lan hesaplamalar, daha h\u0131zl\u0131 olabilir. Ancak, kuantizasyon do\u011frulukta bir kayba neden olabilir. Bu kay\u0131p, kullan\u0131lan kuantizasyon tekni\u011fine ve modelin mimarisine ba\u011fl\u0131d\u0131r. Genellikle, daha d\u00fc\u015f\u00fck hassasiyetli kuantizasyon, daha fazla do\u011fruluk kayb\u0131na yol a\u00e7ar. Kuantizasyonun ba\u015far\u0131l\u0131 uygulanmas\u0131, genellikle dikkatli bir ince ayar gerektirir ve do\u011frulu\u011fu korumak i\u00e7in uygun kuantizasyon teknikleri ve stratejileri se\u00e7mek \u00f6nemlidir. Farkl\u0131 kuantizasyon teknikleri ve bunlar\u0131n performanslar\u0131 hakk\u0131nda daha fazla bilgi i\u00e7in (https:\/\/fatihsoysal.com) inceleyebilirsiniz.<\/p>\n

LoRA (Low-Rank Adaptation): Ad\u0131m Ad\u0131m Uygulama ve \u00d6rnekler<\/h2>\n

LoRA, b\u00fcy\u00fck dil modellerini ince ayarlama i\u00e7in daha az parametre gerektiren bir tekniktir. Bu teknik, modelin a\u011f\u0131rl\u0131k matrislerine d\u00fc\u015f\u00fck r\u00fctbeli matrisler ekleyerek \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu d\u00fc\u015f\u00fck r\u00fctbeli matrisler, ince ayar s\u0131ras\u0131nda g\u00fcncellenirken, modelin di\u011fer a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 sabit kal\u0131r. Bu yakla\u015f\u0131m, ince ayar i\u00e7in gereken parametre say\u0131s\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r ve b\u00f6ylece bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 ve hesaplama maliyetini d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr. LoRA’n\u0131n uygulanmas\u0131, genellikle k\u00fct\u00fcphaneler kullan\u0131larak yap\u0131l\u0131r ve bu k\u00fct\u00fcphaneler, d\u00fc\u015f\u00fck r\u00fctbeli matrislerin eklenmesi ve g\u00fcncellenmesi i\u00e7in fonksiyonlar sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir do\u011frusal katman i\u00e7in LoRA, a\u015fa\u011f\u0131daki gibi uygulanabilir:<\/p>\n

# \u00d6rnek LoRA uygulamas\u0131 (kurgusal)\nimport torch\n\n# \u00d6nceki a\u011f\u0131rl\u0131k matrisi\nweight = torch.randn(1024, 1024)\n\n# D\u00fc\u015f\u00fck r\u00fctbeli matrisler (r: r\u00fctbe)\nA = torch.randn(1024, r)\nB = torch.randn(r, 1024)\n\n# G\u00fcncellenmi\u015f a\u011f\u0131rl\u0131k matrisi\nupdated_weight = weight + torch.mm(A, B)<\/pre>\n
<\/code><\/p>\n
Bu \u00f6rnek, basit bir do\u011frusal katman\u0131 g\u00f6stermektedir.  Daha karma\u015f\u0131k modellerde, LoRA'n\u0131n uygulanmas\u0131 daha karma\u015f\u0131k olabilir ancak temel prensip ayn\u0131 kal\u0131r.  LoRA'n\u0131n avantaj\u0131, ince ayar i\u00e7in gereken parametre say\u0131s\u0131n\u0131n \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azalmas\u0131d\u0131r.  Bu, bellek gereksinimlerini azalt\u0131r ve ince ayar i\u015flemini h\u0131zland\u0131r\u0131r.<\/p>\n
QLoRA: Kuantizasyon ve LoRA'n\u0131n Birle\u015fimi<\/h2>\n
QLoRA, LoRA'n\u0131n kuantizasyonla birle\u015ftirilmesidir.  Bu, hem bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 hem de hesaplama maliyetini daha da azalt\u0131r.  QLoRA, LoRA'da kullan\u0131lan d\u00fc\u015f\u00fck r\u00fctbeli matrisleri 4-bit tam say\u0131larla temsil ederek \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.  Bu, LoRA'n\u0131n zaten sundu\u011fu avantajlar\u0131 daha da iyile\u015ftirir.  \u00d6zellikle GPU belle\u011fi s\u0131n\u0131rl\u0131 oldu\u011funda, QLoRA'n\u0131n avantajlar\u0131 \u00e7ok belirgin hale gelir. QLoRA ile, \u00e7ok b\u00fcy\u00fck modellerin ince ayar\u0131n\u0131 daha k\u00fc\u00e7\u00fck ve daha az g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131mlarda ger\u00e7ekle\u015ftirmek m\u00fcmk\u00fcn hale gelir. Bu durum, ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirme maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr ve daha geni\u015f bir geli\u015ftirici kitlesine kap\u0131y\u0131 a\u00e7ar.<\/p>\n
Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131: Vaka Analizleri<\/h2>\n
QLoRA'n\u0131n \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dil modellerinin ince ayarlanmas\u0131 i\u00e7in s\u0131n\u0131rl\u0131 kaynaklara sahip ortamlarda b\u00fcy\u00fck faydalar\u0131 vard\u0131r.  \u00d6rne\u011fin, bir ara\u015ft\u0131rmac\u0131n\u0131n s\u0131n\u0131rl\u0131 bir b\u00fct\u00e7esi ve hesaplama kaynaklar\u0131 ile b\u00fcy\u00fck bir dil modelini ince ayarlamas\u0131 gerekebilir.  Bu durumda, QLoRA, model boyutunu ve bellek gereksinimlerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltarak bu g\u00f6revi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131labilir.  Benzer \u015fekilde, bir \u015firketin kendi \u00f6zel veri k\u00fcmesine g\u00f6re b\u00fcy\u00fck bir dil modelini \u00f6zelle\u015ftirmesi gerekebilir.  QLoRA, bu g\u00f6revi daha verimli ve maliyet etkin bir \u015fekilde ger\u00e7ekle\u015ftirmelerine yard\u0131mc\u0131 olabilir.  Bir di\u011fer \u00f6rnek ise, mobil cihazlarda \u00e7al\u0131\u015fan b\u00fcy\u00fck dil modellerinin geli\u015ftirilmesidir.  QLoRA, bu modellerin boyutunu ve bellek gereksinimlerini azaltarak, mobil cihazlarda daha iyi performans g\u00f6stermelerini sa\u011flayabilir.<\/p>\n
\u0130leri D\u00fczey Teknikler ve \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/h2>\n
Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA'n\u0131n etkinli\u011fi, kullan\u0131lan hiperparametrelere ve optimizasyon stratejilerine ba\u011fl\u0131d\u0131r.  \u00d6rne\u011fin, kuantizasyon seviyesi, do\u011fruluk ve performans aras\u0131nda bir denge gerektirir.  \u00c7ok d\u00fc\u015f\u00fck bir kuantizasyon seviyesi, do\u011frulukta \u00f6nemli bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015fe neden olabilirken, \u00e7ok y\u00fcksek bir seviye, performans art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flamayabilir.  LoRA'da, d\u00fc\u015f\u00fck r\u00fctbeli matrislerin r\u00fctbesi, model performans\u0131n\u0131 etkiler.  Daha y\u00fcksek bir r\u00fctbe, daha fazla do\u011fruluk sa\u011flayabilir ancak daha fazla bellek ve hesaplama g\u00fcc\u00fc gerektirir.  QLoRA'da, kuantizasyon y\u00f6ntemi ve hassasiyet seviyesi, model performans\u0131n\u0131 etkiler.  Deneyimli kullan\u0131c\u0131lar, farkl\u0131 hiperparametreleri ve optimizasyon stratejilerini deneyerek en iyi performans\u0131 elde edebilirler.  Daha fazla bilgi ve derinlemesine analizler i\u00e7in (https:\/\/fatihsoysal.com) sitesini ziyaret edebilirsiniz.<\/p>\n
\u00d6\u011frenme Yol Haritas\u0131<\/h2>\n
    \n
  • Yeni Ba\u015flayanlar:<\/strong> Kuantizasyonun temel prensiplerini ve LoRA'n\u0131n nas\u0131l \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamakla ba\u015flay\u0131n.  Basit \u00f6rnekler ve k\u00fct\u00fcphaneleri kullanarak deneyler yap\u0131n.<\/li>\n
  • Orta Seviye:<\/strong> Farkl\u0131 kuantizasyon tekniklerini ve bunlar\u0131n performanslar\u0131n\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131n.  LoRA'n\u0131n hiperparametrelerini inceleyin ve optimizasyon stratejilerini deneyin.<\/li>\n
  • \u0130leri Seviye:<\/strong> QLoRA'y\u0131 uygulay\u0131n ve performans\u0131n\u0131 LoRA ve tam model ince ayarlama ile kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131n.  Farkl\u0131 optimizasyon tekniklerini ve hiperparametre ayarlar\u0131n\u0131 inceleyin.<\/li>\n<\/ul>\n
    Sonu\u00e7 ve S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h2>\n
    Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA, b\u00fcy\u00fck dil modellerini daha verimli bir \u015fekilde ince ayarlamam\u0131za olanak tan\u0131yan g\u00fc\u00e7l\u00fc tekniklerdir.  Bu teknikler, model boyutunu ve bellek gereksinimlerini azaltarak, hesaplama maliyetini d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr ve daha geni\u015f bir kitleye eri\u015fim sa\u011flar.  Ancak, her bir y\u00f6ntemin g\u00fc\u00e7l\u00fc ve zay\u0131f y\u00f6nlerini anlamak ve do\u011fru tekni\u011fi se\u00e7mek \u00f6nemlidir.<\/p>\n
    SSS<\/h3>\n
      \n
    • S: QLoRA, LoRA'dan ne kadar daha h\u0131zl\u0131?<\/strong> C: QLoRA, LoRA'ya g\u00f6re \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde daha h\u0131zl\u0131 olabilir, \u00e7\u00fcnk\u00fc daha d\u00fc\u015f\u00fck hassasiyetli hesaplamalar ger\u00e7ekle\u015ftirir.  Ancak, h\u0131z art\u0131\u015f\u0131, kullan\u0131lan donan\u0131ma ve modelin boyutuna ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fir.<\/li>\n
    • S: Kuantizasyon do\u011frulu\u011fu nas\u0131l etkiler?<\/strong> C: Kuantizasyon, do\u011frulukta k\u00fc\u00e7\u00fck bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015fe neden olabilir.  Ancak, bu d\u00fc\u015f\u00fc\u015f genellikle kabul edilebilir d\u00fczeydedir ve performans art\u0131\u015f\u0131yla dengelenir.<\/li>\n
    • S: LoRA'n\u0131n r\u00fctbesi nas\u0131l se\u00e7ilmelidir?<\/strong> C: LoRA'n\u0131n r\u00fctbesi, bir denge noktas\u0131 bulmay\u0131 gerektirir.  \u00c7ok d\u00fc\u015f\u00fck bir r\u00fctbe, do\u011frulukta b\u00fcy\u00fck bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015fe neden olabilirken, \u00e7ok y\u00fcksek bir r\u00fctbe, performans art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flamayabilir.<\/li>\n
    • S: QLoRA hangi donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m gereksinimlerini kar\u015f\u0131lar?<\/strong> C: QLoRA, genellikle GPU'lu makinelerde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve PyTorch gibi derin \u00f6\u011frenme k\u00fct\u00fcphanelerini gerektirir.<\/li>\n
    • S: QLoRA'n\u0131n g\u00fcvenlik a\u00e7\u0131s\u0131ndan riskleri var m\u0131?<\/strong> C:  Dikkat! Kuantizasyon ve LoRA gibi teknikler, hassas model verilerinin yetkisiz eri\u015fim veya k\u00f6t\u00fcye kullan\u0131m riskini art\u0131rabilir.  G\u00fcvenli uygulamalar ve eri\u015fim kontrol mekanizmalar\u0131 kullan\u0131lmal\u0131d\u0131r.  Modelin korumas\u0131 ve g\u00fcvenli\u011fi i\u00e7in gerekli \u00f6nlemler al\u0131nmal\u0131d\u0131r. Daha fazla bilgi i\u00e7in g\u00fcvenlik uzmanlar\u0131ndan destek al\u0131nmal\u0131d\u0131r.<\/li>\n<\/ul>\n
      Yazar: Fatih Soysal<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA’ya Derin Dal\u0131\u015f B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da,…","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-29039","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nModel \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA'ya Derin Dal\u0131\u015f<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da, boyutlar\u0131 ve hesaplama maliyetleri onlar\u0131 eri\u015filemez k\u0131l\u0131yor. Bu makale, model ince ayarlama teknikleri olan kuantizasyon, LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA'y\u0131 (Quantized LoRA) ele alarak, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmenin yollar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131racak. Bu teknikler, daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131 ve daha az enerji t\u00fcketen modelleri olu\u015fturarak, LLM'leri daha geni\u015f bir kitleye eri\u015filebilir hale getiriyor.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA'ya Derin Dal\u0131\u015f\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da, boyutlar\u0131 ve hesaplama maliyetleri onlar\u0131 eri\u015filemez k\u0131l\u0131yor. Bu makale, model ince ayarlama teknikleri olan kuantizasyon, LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA'y\u0131 (Quantized LoRA) ele alarak, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmenin yollar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131racak. Bu teknikler, daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131 ve daha az enerji t\u00fcketen modelleri olu\u015fturarak, LLM'leri daha geni\u015f bir kitleye eri\u015filebilir hale getiriyor.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-09-06T19:00:24+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"8 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA’ya Derin Dal\u0131\u015f\",\"datePublished\":\"2025-09-06T19:00:24+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/\"},\"wordCount\":1581,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/\",\"name\":\"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA'ya Derin Dal\u0131\u015f\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-09-06T19:00:24+00:00\",\"description\":\"B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da, boyutlar\u0131 ve hesaplama maliyetleri onlar\u0131 eri\u015filemez k\u0131l\u0131yor. Bu makale, model ince ayarlama teknikleri olan kuantizasyon, LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA'y\u0131 (Quantized LoRA) ele alarak, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmenin yollar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131racak. Bu teknikler, daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131 ve daha az enerji t\u00fcketen modelleri olu\u015fturarak, LLM'leri daha geni\u015f bir kitleye eri\u015filebilir hale getiriyor.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA’ya Derin Dal\u0131\u015f\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA'ya Derin Dal\u0131\u015f","description":"B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da, boyutlar\u0131 ve hesaplama maliyetleri onlar\u0131 eri\u015filemez k\u0131l\u0131yor. Bu makale, model ince ayarlama teknikleri olan kuantizasyon, LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA'y\u0131 (Quantized LoRA) ele alarak, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmenin yollar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131racak. Bu teknikler, daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131 ve daha az enerji t\u00fcketen modelleri olu\u015fturarak, LLM'leri daha geni\u015f bir kitleye eri\u015filebilir hale getiriyor.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA'ya Derin Dal\u0131\u015f","og_description":"B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da, boyutlar\u0131 ve hesaplama maliyetleri onlar\u0131 eri\u015filemez k\u0131l\u0131yor. Bu makale, model ince ayarlama teknikleri olan kuantizasyon, LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA'y\u0131 (Quantized LoRA) ele alarak, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmenin yollar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131racak. Bu teknikler, daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131 ve daha az enerji t\u00fcketen modelleri olu\u015fturarak, LLM'leri daha geni\u015f bir kitleye eri\u015filebilir hale getiriyor.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-09-06T19:00:24+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"8 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA’ya Derin Dal\u0131\u015f","datePublished":"2025-09-06T19:00:24+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/"},"wordCount":1581,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/","name":"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA'ya Derin Dal\u0131\u015f","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-09-06T19:00:24+00:00","description":"B\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM'ler) inan\u0131lmaz yetenekler sergiliyor olsa da, boyutlar\u0131 ve hesaplama maliyetleri onlar\u0131 eri\u015filemez k\u0131l\u0131yor. Bu makale, model ince ayarlama teknikleri olan kuantizasyon, LoRA (Low-Rank Adaptation) ve QLoRA'y\u0131 (Quantized LoRA) ele alarak, bu zorlu\u011fun \u00fcstesinden gelmenin yollar\u0131n\u0131 ara\u015ft\u0131racak. Bu teknikler, daha k\u00fc\u00e7\u00fck, daha h\u0131zl\u0131 ve daha az enerji t\u00fcketen modelleri olu\u015fturarak, LLM'leri daha geni\u015f bir kitleye eri\u015filebilir hale getiriyor.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/model-ince-ayarlama-kuantizasyon-lora-ve-qloraya-derin-dalis\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Model \u0130nce Ayarlama: Kuantizasyon, LoRA ve QLoRA’ya Derin Dal\u0131\u015f"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29039","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=29039"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/29039\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=29039"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=29039"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=29039"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}