{"id":32968,"date":"2025-10-28T00:41:18","date_gmt":"2025-10-27T21:41:18","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?p=32968"},"modified":"2025-10-28T00:41:18","modified_gmt":"2025-10-27T21:41:18","slug":"ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/","title":{"rendered":"Ollama ile H100 GPU’larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Ollama ile H100 GPU’larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak<\/h2>\n

Giri\u015f<\/h3>\n

B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), do\u011fal dil i\u015fleme alan\u0131nda devrim yaratarak yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131n temelini olu\u015fturmu\u015ftur. Ancak, bu modellerin muazzam hesaplama gereksinimleri, onlar\u0131 genellikle bulut tabanl\u0131 hizmetlere veya \u00f6zel veri merkezlerine hapseder. Geli\u015fen teknoloji ve yerel yapay zekaya olan talep, modelleri yerel makinelerde, gizlili\u011fi koruyarak ve maliyet etkin bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma ihtiyac\u0131n\u0131 do\u011furmu\u015ftur. \u0130\u015fte bu noktada Ollama gibi ara\u00e7lar ve NVIDIA H100 gibi son teknoloji donan\u0131mlar devreye girer. Bu makale, Ollama’n\u0131n basitli\u011fi ile NVIDIA H100 GPU’lar\u0131n\u0131n e\u015fsiz g\u00fcc\u00fcn\u00fc birle\u015ftirerek LLM’leri maksimum verimlilikle \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131n yollar\u0131n\u0131 detayland\u0131racakt\u0131r. Amac\u0131m\u0131z, hem teorik bilgiyi hem de pratik uygulama ad\u0131mlar\u0131n\u0131 sunarak, geli\u015ftiricilerin ve ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n bu g\u00fc\u00e7l\u00fc kombinasyondan en iyi \u015fekilde faydalanmalar\u0131n\u0131 sa\u011flamakt\u0131r.<\/p>\n

B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) ve Hesaplama \u0130htiya\u00e7lar\u0131<\/h3>\n

B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri, milyarlarca parametreye sahip, derin \u00f6\u011frenme tabanl\u0131 yapay zeka modelleridir. Genellikle Transformer mimarisine dayan\u0131rlar ve devasa metin veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilirler. Bu e\u011fitim s\u00fcreci, modelin dilin gramerini, anlambilimini ve ba\u011flam\u0131n\u0131 anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Modelin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fc ve karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131, onun performans\u0131n\u0131 ve yeteneklerini do\u011frudan etkilerken, ayn\u0131 zamanda hesaplama kaynaklar\u0131na olan ihtiyac\u0131n\u0131 da katlar.<\/p>\n

Bir LLM’i \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak, \u00f6zellikle de \u00e7\u0131kar\u0131m (inference) a\u015famas\u0131nda, \u00f6nemli miktarda hesaplama g\u00fcc\u00fc ve bellek bant geni\u015fli\u011fi gerektirir. Modelin a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 (weights) gigabaytlarca yer kaplayabilir ve bu a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde belle\u011fe y\u00fcklenip i\u015flenmesi kritik \u00f6neme sahiptir. Her bir token \u00fcretimi i\u00e7in, modelin t\u00fcm katmanlar\u0131ndan ge\u00e7ilmesi, matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 ve aktivasyon fonksiyonlar\u0131 gibi yo\u011fun matematiksel i\u015flemlerin yap\u0131lmas\u0131 gerekir. Bu i\u015flemlerin verimli bir \u015fekilde ger\u00e7ekle\u015ftirilmesi i\u00e7in y\u00fcksek performansl\u0131 i\u015flem birimleri (GPU’lar) vazge\u00e7ilmezdir.<\/p>\n

Geleneksel CPU’lar, seri i\u015flem yetenekleri nedeniyle bu t\u00fcr paralel ve yo\u011fun matematiksel i\u015flemlerde yetersiz kal\u0131rken, GPU’lar binlerce \u00e7ekirde\u011fi sayesinde bu i\u015flemleri e\u015f zamanl\u0131 olarak ger\u00e7ekle\u015ftirebilir. Bu, \u00f6zellikle LLM’lerin temelini olu\u015fturan matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantaj sa\u011flar. Ancak, sadece i\u015flem g\u00fcc\u00fc yeterli de\u011fildir; modelin b\u00fcy\u00fck boyutlar\u0131 nedeniyle y\u00fcksek bant geni\u015fli\u011fine sahip bellek (HBM) de kritik bir fakt\u00f6rd\u00fcr. Bellek bant geni\u015fli\u011fi, model a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131n ve ara hesaplama sonu\u00e7lar\u0131n\u0131n GPU’nun i\u015flem birimlerine ne kadar h\u0131zl\u0131 aktar\u0131labilece\u011fini belirler. D\u00fc\u015f\u00fck bellek bant geni\u015fli\u011fi, i\u015flem birimleri ne kadar h\u0131zl\u0131 olursa olsun, “bellek darbo\u011faz\u0131”na yol a\u00e7arak performans\u0131 ciddi \u015fekilde d\u00fc\u015f\u00fcrebilir.<\/p>\n

Ayr\u0131ca, LLM’lerin \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 s\u0131ras\u0131nda olu\u015fan “KV Cache” (Key-Value Cache) ad\u0131 verilen bir mekanizma da bellek t\u00fcketimini art\u0131r\u0131r. Bu \u00f6nbellek, daha \u00f6nce i\u015flenmi\u015f token’lar\u0131n anahtar ve de\u011fer temsillerini saklayarak, her yeni token \u00fcretildi\u011finde t\u00fcm \u00f6nceki ba\u011flam\u0131n yeniden hesaplanmas\u0131n\u0131 \u00f6nler. Ba\u011flam penceresi ne kadar geni\u015f olursa, KV Cache de o kadar b\u00fcy\u00fcr ve dolay\u0131s\u0131yla bellek ihtiyac\u0131 da artar. T\u00fcm bu fakt\u00f6rler bir araya geldi\u011finde, LLM’lerin yerel olarak verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015f y\u00fcksek performansl\u0131 donan\u0131mlara ihtiya\u00e7 duyuldu\u011fu a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6r\u00fclmektedir.<\/p>\n

Ollama: Yerel LLM \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131n Basit Yolu<\/h3>\n

Ollama, B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM’ler) yerel makinelerde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015f, a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 ve kullan\u0131m\u0131 kolay bir ara\u00e7t\u0131r. Amac\u0131, karma\u015f\u0131k kurulum s\u00fcre\u00e7lerini ortadan kald\u0131rarak, geli\u015ftiricilerin ve son kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \u00e7e\u015fitli LLM’leri h\u0131zl\u0131 ve sorunsuz bir \u015fekilde kendi donan\u0131mlar\u0131nda deneyimlemesini sa\u011flamakt\u0131r. Ollama, LLM’lerin yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131n \u00f6n\u00fcndeki teknik engelleri azaltarak, yapay zeka eri\u015filebilirli\u011fini art\u0131rmaktad\u0131r.<\/p>\n

Ollama’n\u0131n temel \u00f6zellikleri ve faydalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n

1. Basit Kurulum ve Kullan\u0131m<\/strong>: Ollama, tek bir komutla kurulabilir ve modelleri indirmek ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in basit bir komut sat\u0131r\u0131 aray\u00fcz\u00fc (CLI) sunar. ollama run llama2<\/code> gibi komutlarla pop\u00fcler modelleri an\u0131nda ba\u015flatabilirsiniz.
\n2. Model K\u00fct\u00fcphanesi<\/strong>: Ollama’n\u0131n kendi model k\u00fct\u00fcphanesi bulunur ve bu k\u00fct\u00fcphane s\u00fcrekli olarak g\u00fcncellenir. Llama 2, Mistral, Gemma, Phi-2 gibi bir\u00e7ok pop\u00fcler modeli kolayca indirebilir ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirsiniz. Modeller genellikle GGUF (GPT-Generated Unified Format) format\u0131nda sunulur, bu da CPU ve GPU’larda verimli \u00e7al\u0131\u015fmay\u0131 sa\u011flar.
\n3. API Deste\u011fi<\/strong>: Ollama, RESTful API’ler sunar. Bu sayede, Python, JavaScript gibi programlama dilleriyle kendi uygulamalar\u0131n\u0131z\u0131 geli\u015ftirerek Ollama taraf\u0131ndan bar\u0131nd\u0131r\u0131lan LLM’lerle etkile\u015fim kurabilirsiniz. Bu, \u00f6zel sohbet botlar\u0131, i\u00e7erik \u00fcretimi veya di\u011fer yapay zeka destekli uygulamalar olu\u015fturmak i\u00e7in b\u00fcy\u00fck esneklik sa\u011flar.
\n4. Modelfile ile \u00d6zelle\u015ftirme<\/strong>: Ollama, “Modelfile” ad\u0131 verilen basit bir yap\u0131land\u0131rma dosyas\u0131 kullanarak mevcut modelleri \u00f6zelle\u015ftirmenize olanak tan\u0131r. Bu dosyalarla, modelin temel ald\u0131\u011f\u0131 GGUF dosyas\u0131n\u0131 belirleyebilir, istem (prompt) \u015fablonlar\u0131n\u0131 ayarlayabilir, s\u0131cakl\u0131k (temperature), ba\u011flam penceresi (context window) boyutu gibi \u00e7\u0131kar\u0131m parametrelerini de\u011fi\u015ftirebilir veya hatta birden fazla modeli birle\u015ftirerek yeni bir model olu\u015fturabilirsiniz. Bu, deneysel \u00e7al\u0131\u015fmalar ve belirli kullan\u0131m senaryolar\u0131na y\u00f6nelik optimizasyonlar i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ara\u00e7t\u0131r.
\n5. Gizlilik ve G\u00fcvenlik<\/strong>: Modeller yerel makinenizde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in, verileriniz cihaz\u0131n\u0131zdan ayr\u0131lmaz. Bu, \u00f6zellikle hassas verilerle \u00e7al\u0131\u015fan veya gizlilik endi\u015fesi olan kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in \u00f6nemli bir avantajd\u0131r. Harici API’lere ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k olmad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in veri s\u0131z\u0131nt\u0131s\u0131 riski minimuma iner.
\n6. Maliyet Etkinli\u011fi<\/strong>: Bulut tabanl\u0131 LLM hizmetlerinin kullan\u0131m ba\u015f\u0131na maliyetleri zamanla artabilir. Ollama ile modelleri kendi donan\u0131m\u0131n\u0131zda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rarak bu maliyetlerden kurtulur ve uzun vadede \u00f6nemli tasarruflar sa\u011flayabilirsiniz.
\n7. Donan\u0131m H\u0131zland\u0131rma<\/strong>: Ollama, NVIDIA GPU’lar\u0131 ve CUDA deste\u011fi sayesinde GPU h\u0131zland\u0131rmas\u0131ndan tam olarak faydalan\u0131r. Bu, \u00f6zellikle y\u00fcksek performansl\u0131 GPU’lara sahip sistemlerde LLM \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131z\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r. CPU \u00fczerinde de \u00e7al\u0131\u015fabilse de, GPU kullan\u0131m\u0131 \u00e7ok daha \u00fcst\u00fcn bir deneyim sunar.<\/p>\n

Ollama, temelde bir Docker konteynerine benzer bir mant\u0131kla \u00e7al\u0131\u015f\u0131r, ancak \u00e7ok daha hafif ve \u00f6zel olarak LLM’ler i\u00e7in optimize edilmi\u015ftir. Model a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 ve gerekli \u00e7al\u0131\u015fma zaman\u0131 ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131n\u0131 izole edilmi\u015f bir ortamda y\u00f6neterek, farkl\u0131 modellerin \u00e7ak\u0131\u015fma ya\u015famadan ayn\u0131 sistem \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Bu mimari, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n \u00e7e\u015fitli LLM’leri kolayca denemesine ve farkl\u0131 model varyantlar\u0131 aras\u0131nda ge\u00e7i\u015f yapmas\u0131na olanak tan\u0131r. Ollama, yerel yapay zeka ekosisteminin b\u00fcy\u00fcmesinde kritik bir rol oynamaktad\u0131r.<\/p>\n

NVIDIA H100 GPU’lar: Yapay Zeka’n\u0131n Yeni Standard\u0131<\/h3>\n

NVIDIA H100 GPU’lar, yapay zeka ve y\u00fcksek performansl\u0131 hesaplama (HPC) alan\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an bir donan\u0131m par\u00e7as\u0131d\u0131r. NVIDIA’n\u0131n Hopper mimarisine dayanan bu GPU’lar, \u00f6zellikle B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler) gibi yo\u011fun hesaplama gerektiren i\u015f y\u00fckleri i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r ve \u00f6nceki nesil A100’e k\u0131yasla \u00f6nemli performans art\u0131\u015flar\u0131 sunar. H100’\u00fc yapay zeka i\u00e7in ideal k\u0131lan temel \u00f6zellikler \u015funlard\u0131r:<\/p>\n

1. Hopper Mimarisi<\/strong>: H100, TSMC’nin 4N \u00f6zel i\u015flem teknolojisiyle \u00fcretilen ve 80 milyar transist\u00f6re sahip GH100 GPU \u00e7ekirde\u011fini kullan\u0131r. Bu mimari, yapay zeka i\u015f y\u00fcklerini h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in \u00f6zel olarak optimize edilmi\u015ftir.
\n2. 4. Nesil Tensor \u00c7ekirdekleri<\/strong>: H100’deki Tensor \u00c7ekirdekleri, yapay zeka ve makine \u00f6\u011frenimi i\u015f y\u00fcklerinin temelini olu\u015fturan matris \u00e7arp\u0131m\u0131 ve biriktirme i\u015flemlerini h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Bu nesil Tensor \u00c7ekirdekleri, \u00f6nceki A100’e g\u00f6re daha y\u00fcksek performans sunman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, yeni FP8 (8-bit kayan nokta) veri format\u0131n\u0131 da destekler. FP8, \u00f6zellikle LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131nda ve e\u011fitiminde bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 azalt\u0131rken performans\u0131 art\u0131r\u0131r. Ayr\u0131ca TF32, FP16 ve FP64 gibi di\u011fer formatlar\u0131 da destekler.
\n3. Transformer Engine<\/strong>: Bu, H100’\u00fcn en \u00f6nemli yeniliklerinden biridir ve \u00f6zellikle Transformer tabanl\u0131 LLM’ler i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Transformer Engine, modelin farkl\u0131 katmanlar\u0131nda en uygun say\u0131sal hassasiyeti (FP8 veya FP16) dinamik olarak se\u00e7erek, hem performans\u0131 maksimize eder hem de bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize eder. Bu sayede, geli\u015ftiricilerin hassasiyet ayarlar\u0131yla manuel olarak u\u011fra\u015fmas\u0131na gerek kalmadan y\u00fcksek verimlilik elde edilir.
\n4. HBM3 Bellek<\/strong>: H100, 80 GB’a kadar HBM3 (High Bandwidth Memory 3) bellek ile donat\u0131labilir. 3 TB\/s’nin \u00fczerindeki bellek bant geni\u015fli\u011fi, \u00f6nceki nesil A100’\u00fcn 2 TB\/s’sine k\u0131yasla %50’den fazla art\u0131\u015f demektir. Bu muazzam bant geni\u015fli\u011fi, LLM’lerin milyarlarca parametresini ve KV Cache’ini h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde i\u015flemek i\u00e7in hayati \u00f6neme sahiptir, bellek darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r.
\n5. 4. Nesil NVLink<\/strong>: NVLink, \u00e7oklu GPU sistemlerinde GPU’lar aras\u0131 y\u00fcksek h\u0131zl\u0131 ileti\u015fim sa\u011flamak i\u00e7in NVIDIA’n\u0131n tescilli teknolojisidir. H100’deki 4. nesil NVLink, her GPU i\u00e7in 900 GB\/s’ye kadar \u00e7ift y\u00f6nl\u00fc bant geni\u015fli\u011fi sunarak, b\u00fcy\u00fck modellerin birden fazla GPU’ya da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 durumunda ileti\u015fim gecikmesini minimuma indirir. Bu, da\u011f\u0131t\u0131k e\u011fitim ve \u00e7\u0131kar\u0131m i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.
\n6. DPX Y\u00f6nergeleri<\/strong>: H100, dinamik programlama algoritmalar\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin, biyoinformatik veya baz\u0131 optimizasyon algoritmalar\u0131nda kullan\u0131lanlar) h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in \u00f6zel DPX y\u00f6nergelerine sahiptir. Bu, LLM’lerdeki baz\u0131 algoritmalar (\u00f6rne\u011fin, beam search) i\u00e7in de faydal\u0131 olabilir.
\n7. PCIe Gen5 Deste\u011fi<\/strong>: H100, daha h\u0131zl\u0131 veri aktar\u0131m\u0131 i\u00e7in PCIe Gen5 aray\u00fcz\u00fcn\u00fc destekler. Bu, GPU ile ana bilgisayar CPU’su aras\u0131ndaki veri transfer h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r.<\/p>\n

\u00d6zetle, NVIDIA H100 GPU’lar, Transformer Engine, 4. Nesil Tensor \u00c7ekirdekleri, y\u00fcksek bant geni\u015fli\u011fine sahip HBM3 bellek ve geli\u015fmi\u015f NVLink teknolojisi ile B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin e\u011fitimi ve \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131 i\u00e7in \u00f6zel olarak tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Bu \u00f6zellikler, LLM’lerin performans\u0131n\u0131, verimlili\u011fini ve \u00f6l\u00e7eklenebilirli\u011fini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rarak, yapay zeka alan\u0131nda yeni ufuklar a\u00e7maktad\u0131r. H100, sadece h\u0131z de\u011fil, ayn\u0131 zamanda enerji verimlili\u011fi a\u00e7\u0131s\u0131ndan da \u00f6nceki nesillere g\u00f6re \u00fcst\u00fcn bir \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar.<\/p>\n

Ollama ve H100 Entegrasyonu: Maksimum Verimlilik \u0130\u00e7in Synergy<\/h3>\n

Ollama’n\u0131n kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131 ile NVIDIA H100 GPU’lar\u0131n\u0131n benzersiz hesaplama g\u00fcc\u00fcn\u00fc birle\u015ftirmek, B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM’ler) yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmada maksimum verimlilik ve performans elde etmenin anahtar\u0131d\u0131r. Bu entegrasyon, donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m\u0131n birbirini tamamlayarak ola\u011fan\u00fcst\u00fc sonu\u00e7lar ortaya koydu\u011fu bir sinerji yarat\u0131r.<\/p>\n

Ollama, temel olarak NVIDIA’n\u0131n CUDA platformu ve cuDNN k\u00fct\u00fcphaneleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla GPU h\u0131zland\u0131rmas\u0131ndan faydalan\u0131r. H100 gibi geli\u015fmi\u015f bir GPU s\u00f6z konusu oldu\u011funda, Ollama’n\u0131n arka planda kulland\u0131\u011f\u0131 bu k\u00fct\u00fcphaneler, Hopper mimarisinin t\u00fcm \u00f6zel yeteneklerini do\u011frudan kullanabilir hale gelir.<\/p>\n

Bu entegrasyonun sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 ba\u015fl\u0131ca performans faydalar\u0131 \u015funlard\u0131r:<\/p>\n

1. Daha D\u00fc\u015f\u00fck \u00c7\u0131kar\u0131m Gecikmesi (Latency)<\/strong>: H100’\u00fcn y\u00fcksek i\u015flem g\u00fcc\u00fc ve bellek bant geni\u015fli\u011fi, Ollama’n\u0131n LLM’leri \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 i\u015flemesini sa\u011flar. Bu, kullan\u0131c\u0131 sorgular\u0131na an\u0131nda yan\u0131t verilmesi gereken interaktif uygulamalar veya sohbet botlar\u0131 i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Daha az gecikme, daha ak\u0131c\u0131 ve do\u011fal bir kullan\u0131c\u0131 deneyimi demektir.
\n2. Daha Y\u00fcksek Token \u00dcretim H\u0131z\u0131 (Throughput)<\/strong>: H100, saniyede \u00fcretilen token say\u0131s\u0131n\u0131 (tokens\/sec) \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r. Bu, \u00f6zellikle uzun metinlerin olu\u015fturulmas\u0131, \u00f6zetleme veya kod \u00fcretimi gibi g\u00f6revlerde belirgin bir avantaj sa\u011flar. Daha y\u00fcksek \u00e7\u0131kt\u0131 h\u0131z\u0131, ayn\u0131 zaman diliminde daha fazla i\u015fin yap\u0131labilmesi anlam\u0131na gelir.
\n3. Daha B\u00fcy\u00fck Modelleri \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rma Yetene\u011fi<\/strong>: H100’\u00fcn 80 GB’a varan HBM3 belle\u011fi, Ollama’n\u0131n 70B veya daha b\u00fcy\u00fck parametre say\u0131s\u0131na sahip modelleri yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131na olanak tan\u0131r. Bu modeller genellikle daha yetenekli ve karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha iyi yerine getirebilir. Ayr\u0131ca, daha geni\u015f ba\u011flam pencereleri ile \u00e7al\u0131\u015fmak da m\u00fcmk\u00fcn hale gelir, bu da modelin daha uzun ve karma\u015f\u0131k metinleri anlamas\u0131n\u0131 ve i\u015flemesini sa\u011flar.
\n4. Ayn\u0131 Anda Birden Fazla Model veya \u0130stek<\/strong>: H100’\u00fcn muazzam kaynaklar\u0131 sayesinde, Ollama ayn\u0131 anda birden fazla LLM’i bellekte tutabilir veya birden fazla kullan\u0131c\u0131 iste\u011fini paralel olarak i\u015fleyebilir. Bu, \u00e7ok kullan\u0131c\u0131l\u0131 ortamlar veya farkl\u0131 ama\u00e7lar i\u00e7in farkl\u0131 modellerin gerekti\u011fi uygulamalar i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir esneklik sunar.
\n5. Enerji Verimlili\u011fi (Performans Ba\u015f\u0131na)<\/strong>: H100, \u00f6nceki nesillere g\u00f6re performans ba\u015f\u0131na daha y\u00fcksek enerji verimlili\u011fi sunar. Bu, daha az enerji t\u00fcketimiyle ayn\u0131 veya daha iyi performans elde edilmesi anlam\u0131na gelir, bu da i\u015fletme maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr ve s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik a\u00e7\u0131s\u0131ndan avantaj sa\u011flar.<\/p>\n

H100’\u00fcn spesifik \u00f6zellikleri Ollama’ya nas\u0131l fayda sa\u011flar:<\/p>\n

* Tensor \u00c7ekirdekleri ve FP8 Deste\u011fi<\/strong>: Ollama taraf\u0131ndan kullan\u0131lan GGUF format\u0131ndaki nicemlenmi\u015f (quantized) modeller (\u00f6rne\u011fin Q4_K_M, Q8_0), H100’\u00fcn 4. nesil Tensor \u00c7ekirdeklerinin FP8 ve FP16 h\u0131zland\u0131rmas\u0131ndan do\u011frudan faydalan\u0131r. Bu, d\u00fc\u015f\u00fck hassasiyetli hesaplamalar\u0131n bile inan\u0131lmaz derecede h\u0131zl\u0131 yap\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.
\n* Transformer Engine<\/strong>: Ollama’n\u0131n arkas\u0131ndaki \u00e7\u0131kar\u0131m motoru, H100’\u00fcn Transformer Engine’ini kullanarak modelin katmanlar\u0131nda otomatik olarak en uygun hassasiyeti se\u00e7ebilir. Bu, geli\u015ftiricilerin manuel optimizasyonlarla u\u011fra\u015fmas\u0131na gerek kalmadan en iyi performans\u0131 elde etmesini sa\u011flar.
\n* HBM3 Bellek<\/strong>: LLM’lerin a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131 ve KV Cache’leri i\u00e7in gerekli olan devasa bellek alan\u0131, H100’\u00fcn 3 TB\/s’lik HBM3 bant geni\u015fli\u011fi sayesinde \u0131\u015f\u0131k h\u0131z\u0131nda eri\u015filebilir. Bu, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck ba\u011flam pencereleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken veya b\u00fcy\u00fck modelleri y\u00fcklerken ya\u015fanan bellek darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 tamamen ortadan kald\u0131r\u0131r.
\n* NVLink<\/strong>: \u00c7oklu H100 GPU kurulumlar\u0131nda, Ollama’n\u0131n gelecekteki s\u00fcr\u00fcmleri veya \u00f6zel model b\u00f6l\u00fcmlendirmeleri, NVLink’in y\u00fcksek bant geni\u015fli\u011finden faydalanarak modelleri birden fazla GPU’ya da\u011f\u0131tabilir. Bu, tek bir H100’\u00fcn belle\u011fini a\u015fan ultra b\u00fcy\u00fck modellerin bile \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilmesini sa\u011flar.<\/p>\n

Sonu\u00e7 olarak, Ollama ve H100’\u00fcn birle\u015fimi, yerel LLM da\u011f\u0131t\u0131m\u0131nda yeni bir \u00e7a\u011f ba\u015flat\u0131r. Geli\u015ftiriciler ve kurumlar, bulut maliyetlerinden ba\u011f\u0131ms\u0131z, gizli, h\u0131zl\u0131 ve son derece verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 geli\u015ftirmek i\u00e7in bu g\u00fc\u00e7l\u00fc kombinasyonu kullanabilirler.<\/p>\n

Kurulum ve \u0130lk Ad\u0131mlar (Pratik Rehber)<\/h3>\n

Ollama’y\u0131 NVIDIA H100 GPU’nuzda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in birka\u00e7 ad\u0131mdan ge\u00e7meniz gerekmektedir. Bu rehber, sistem gereksinimlerinden ba\u015flayarak ilk LLM’inizi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmaya kadar size yol g\u00f6sterecektir.<\/p>\n

1. Sistem Gereksinimleri<\/h4>\n

* \u0130\u015fletim Sistemi<\/strong>: Linux da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 (Ubuntu, Debian, CentOS, RHEL vb.) \u00f6nerilir. Windows i\u00e7in WSL2 (Windows Subsystem for Linux) veya do\u011frudan Windows s\u00fcr\u00fcm\u00fc (daha yeni) kullan\u0131labilir. macOS i\u00e7in de Ollama deste\u011fi mevcuttur ancak H100 GPU’lar genellikle Linux sunucular\u0131nda bulunur.
\n* NVIDIA H100 GPU<\/strong>: Sisteminizde fiziksel olarak tak\u0131l\u0131 ve d\u00fczg\u00fcn yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir H100 GPU olmal\u0131d\u0131r.
\n* NVIDIA S\u00fcr\u00fcc\u00fcleri<\/strong>: En g\u00fcncel ve H100 ile uyumlu NVIDIA s\u00fcr\u00fcc\u00fcleri kurulmu\u015f olmal\u0131d\u0131r.
\n* CUDA Toolkit<\/strong>: H100 ile uyumlu bir CUDA Toolkit s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fcn y\u00fckl\u00fc olmas\u0131, Ollama’n\u0131n GPU h\u0131zland\u0131rmas\u0131ndan tam olarak faydalanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Genellikle NVIDIA s\u00fcr\u00fcc\u00fcleriyle birlikte gelir veya ayr\u0131 olarak kurulabilir.
\n* Yeterli RAM ve Disk Alan\u0131<\/strong>: \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak istedi\u011finiz LLM’lerin boyutuna ba\u011fl\u0131 olarak yeterli sistem RAM’i (genellikle 32 GB veya daha fazla \u00f6nerilir) ve model dosyalar\u0131n\u0131 depolamak i\u00e7in disk alan\u0131 gereklidir.<\/p>\n

2. NVIDIA S\u00fcr\u00fcc\u00fclerinin ve CUDA’n\u0131n Kurulumu<\/h4>\n

Bu ad\u0131m kritik \u00f6neme sahiptir. En iyi performans i\u00e7in en g\u00fcncel ve kararl\u0131 s\u00fcr\u00fcc\u00fcleri kullanmal\u0131s\u0131n\u0131z.<\/p>\n

Ubuntu\/Debian i\u00e7in \u00d6rnek Ad\u0131mlar:<\/strong><\/p>\n

1. Sistem G\u00fcncellemesi<\/strong>:<\/p>\n

sudo apt update && sudo apt upgrade -y<\/code><\/pre>\n
2.  Mevcut NVIDIA S\u00fcr\u00fcc\u00fclerini Kald\u0131rma (Gerekliyse)<\/strong>:<\/p>\n
sudo apt-get purge nvidia*\n    sudo apt autoremove\n    sudo reboot<\/code><\/pre>\n
3.  NVIDIA S\u00fcr\u00fcc\u00fclerini Y\u00fckleme<\/strong>: NVIDIA’n\u0131n resmi web sitesinden veya da\u011f\u0131t\u0131m\u0131n\u0131z\u0131n paket y\u00f6neticisi arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla s\u00fcr\u00fcc\u00fcleri y\u00fckleyebilirsiniz. Genellikle en kolay yol paket y\u00f6neticisidir:<\/p>\n
sudo apt install nvidia-driver-535  # Veya H100 i\u00e7in \u00f6nerilen en g\u00fcncel s\u00fcr\u00fcm (\u00f6rn. 545, 550)\n    sudo reboot<\/code><\/pre>\n
    Yeniden ba\u015flatt\u0131ktan sonra s\u00fcr\u00fcc\u00fclerin do\u011fru y\u00fcklendi\u011fini kontrol edin:<\/p>\n
nvidia-smi<\/code><\/pre>\n
    Bu komut, GPU’nuzun bilgilerini (model, s\u00fcr\u00fcc\u00fc s\u00fcr\u00fcm\u00fc, CUDA s\u00fcr\u00fcm\u00fc vb.) g\u00f6stermelidir.
\n4.  CUDA Toolkit Kurulumu<\/strong>: Genellikle, do\u011fru NVIDIA s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcn\u00fc kurdu\u011funuzda, uyumlu bir CUDA \u00e7al\u0131\u015fma zaman\u0131 k\u00fct\u00fcphanesi de y\u00fcklenir. Ancak, tam CUDA Toolkit’e ihtiyac\u0131n\u0131z varsa, NVIDIA’n\u0131n resmi web sitesinden indirip y\u00fckleyebilirsiniz. Ollama genellikle sadece \u00e7al\u0131\u015fma zaman\u0131 k\u00fct\u00fcphanelerine ihtiya\u00e7 duyar.<\/p>\n
3. Ollama’n\u0131n Kurulumu<\/h4>\n
Ollama’y\u0131 kurmak olduk\u00e7a basittir.<\/p>\n
Linux i\u00e7in:<\/strong><\/p>\n
Tek bir komutla Ollama’y\u0131 indirebilir ve kurabilirsiniz:<\/p>\n
curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | sh<\/code><\/pre>\n
Bu komut, Ollama’y\u0131 indirir, sisteminize kurar ve bir sistem hizmeti olarak ba\u015flat\u0131r. Kurulum tamamland\u0131\u011f\u0131nda, Ollama arka planda \u00e7al\u0131\u015fmaya ba\u015flayacakt\u0131r.<\/p>\n
4. \u0130lk LLM’i \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rma<\/h4>\n
Ollama kurulduktan sonra, bir model indirmek ve \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak \u00e7ok kolayd\u0131r.<\/p>\n
1.  Model \u0130ndirme ve \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rma<\/strong>:
\n    A\u015fa\u011f\u0131daki komutla pop\u00fcler Llama 2 modelini indirebilir ve onunla sohbet etmeye ba\u015flayabilirsiniz:<\/p>\n
ollama run llama2<\/code><\/pre>\n
    E\u011fer model yerel olarak yoksa, Ollama otomatik olarak indirir. Bu i\u015flem, internet h\u0131z\u0131n\u0131za ve modelin boyutuna ba\u011fl\u0131 olarak biraz zaman alabilir. \u0130ndirme tamamland\u0131ktan sonra, bir komut sat\u0131r\u0131 aray\u00fcz\u00fc (CLI) sohbet oturumu ba\u015flayacakt\u0131r.<\/p>\n
    Farkl\u0131 bir model denemek isterseniz (\u00f6rne\u011fin Mistral):<\/p>\n
ollama run mistral<\/code><\/pre>\n
2.  Sohbet Etme<\/strong>:
\n    Model y\u00fcklendikten sonra, “>>>” istemi g\u00f6r\u00fcnecektir. Buraya sorular\u0131n\u0131z\u0131 yaz\u0131p Enter tu\u015funa basarak modelden yan\u0131t alabilirsiniz.<\/p>\n
>>> Merhaba, nas\u0131ls\u0131n?\n    Merhaba! Ben bir yapay zeka modeliyim ve buraday\u0131m. Size nas\u0131l yard\u0131mc\u0131 olabilirim?\n    >>> T\u00fcrkiye'nin ba\u015fkenti neresidir?\n    T\u00fcrkiye'nin ba\u015fkenti Ankara'd\u0131r.\n    >>> \/bye<\/code><\/pre>\n
    Sohbetten \u00e7\u0131kmak i\u00e7in \/bye<\/code> yaz\u0131p Enter tu\u015funa basabilirsiniz.<\/p>\n
5. Modelfile ile \u00d6zelle\u015ftirme<\/h4>\n
Ollama, modelleri “Modelfile” kullanarak \u00f6zelle\u015ftirmenize olanak tan\u0131r. Bu, modelin davran\u0131\u015f\u0131n\u0131, istemini ve di\u011fer parametrelerini ayarlaman\u0131za olanak tan\u0131r.<\/p>\n
1.  Modelfile Olu\u015fturma<\/strong>:
\n    \u00d6rne\u011fin, Llama 2’nin 7B nicemlenmi\u015f s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc kullanarak \u00f6zel bir model olu\u015fturmak isteyelim:<\/p>\n
# my_custom_llama.Modelfile\n    FROM llama2:7b\n    PARAMETER temperature 0.7\n    PARAMETER top_k 40\n    PARAMETER top_p 0.9\n    SYSTEM \"\"\"Sen yard\u0131mc\u0131 bir yapay zeka asistan\u0131s\u0131n. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n sorular\u0131na k\u0131sa ve \u00f6z cevaplar ver.\"\"\"<\/code><\/pre>\n
    Bu Modelfile’\u0131 bir dosyaya kaydedin (\u00f6rne\u011fin my_custom_llama.Modelfile<\/code>).<\/p>\n
2.  \u00d6zel Modeli Olu\u015fturma<\/strong>:
\n    Modelfile’\u0131 kullanarak yeni bir model olu\u015fturun:<\/p>\n
ollama create my_custom_llama -f my_custom_llama.Modelfile<\/code><\/pre>\n
    Bu komut, llama2:7b<\/code> modelini temel alarak my_custom_llama<\/code> ad\u0131nda yeni bir model olu\u015fturacakt\u0131r.<\/p>\n
3.  \u00d6zel Modeli \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rma<\/strong>:<\/p>\n
ollama run my_custom_llama<\/code><\/pre>\n
    Art\u0131k model, Modelfile’da tan\u0131mlad\u0131\u011f\u0131n\u0131z parametrelerle \u00e7al\u0131\u015facakt\u0131r.<\/p>\n
6. API Kullan\u0131m\u0131 (Python \u00d6rne\u011fi)<\/h4>\n
Ollama, modellerinizi programatik olarak kullanman\u0131z\u0131 sa\u011flayan bir API sunar.<\/p>\n
import requests\nimport json\n\n
Ollama sunucusunun \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 adres<\/h2>\nollama_url = \"http:\/\/localhost:11434\/api\/generate\"\n\ndef generate_text(model_name, prompt):\n    headers = {\"Content-Type\": \"application\/json\"}\n    data = {\n        \"model\": model_name,\n        \"prompt\": prompt,\n        \"stream\": False  # Ak\u0131\u015fl\u0131 yan\u0131tlar i\u00e7in True yap\u0131n\n    }\n    \n    try:\n        response = requests.post(ollama_url, headers=headers, data=json.dumps(data))\n        response.raise_for_status()  # HTTP hatalar\u0131n\u0131 kontrol et\n        \n        result = response.json()\n        return result.get(\"response\", \"Yan\u0131t al\u0131namad\u0131.\")\n    except requests.exceptions.RequestException as e:\n        return f\"API iste\u011fi s\u0131ras\u0131nda hata olu\u015ftu: {e}\"\n\nif __name__ == \"__main__\":\n    model = \"llama2\"  # Veya olu\u015fturdu\u011funuz \u00f6zel model ad\u0131: \"my_custom_llama\"\n    user_prompt = \"Bana bir yapay zeka uygulamas\u0131n\u0131n faydalar\u0131n\u0131 anlat.\"\n    \n    print(f\"Model: {model}\")\n    print(f\"\u0130stem: {user_prompt}\")\n    \n    response_text = generate_text(model, user_prompt)\n    print(f\"Yan\u0131t: {response_text}\")<\/code><\/pre>\n
Bu ad\u0131mlar, Ollama’y\u0131 H100 GPU’nuzda kurman\u0131za ve ilk LLM’lerinizi \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131za yard\u0131mc\u0131 olacakt\u0131r.<\/p>\n
Performans Optimizasyon \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/h3>\n
Ollama’y\u0131 NVIDIA H100 GPU \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131rken maksimum verimlilik elde etmek i\u00e7in baz\u0131 optimizasyon stratejileri uygulayabilirsiniz. H100’\u00fcn g\u00fcc\u00fcn\u00fc tam olarak kullanmak ve LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 h\u0131zland\u0131rmak i\u00e7in dikkat edilmesi gereken noktalar \u015funlard\u0131r:<\/p>\n
1.  Do\u011fru Model Se\u00e7imi ve Quantization (Nicemleme)<\/strong>:
\n    *   Model Boyutu<\/strong>: H100’\u00fcn geni\u015f HBM3 belle\u011fi (80 GB), daha b\u00fcy\u00fck ve dolay\u0131s\u0131yla genellikle daha yetenekli modelleri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131za olanak tan\u0131r. 70B parametreli modelleri veya daha b\u00fcy\u00fck modellerin nicemlenmi\u015f versiyonlar\u0131n\u0131 deneyin. B\u00fcy\u00fck modeller genellikle daha iyi anlama ve daha kaliteli yan\u0131tlar sunar.
\n    *   Nicemleme Seviyesi<\/strong>: Ollama, modelleri GGUF format\u0131nda sunar ve farkl\u0131 nicemleme seviyeleri (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0 vb.) mevcuttur. Nicemleme, modelin bellek ayak izini ve hesaplama gereksinimlerini azalt\u0131rken, genellikle k\u00fc\u00e7\u00fck bir do\u011fruluk kayb\u0131na neden olur.
\n        *   Q4_K_M<\/strong>: \u0130yi bir denge sunar; bellek a\u00e7\u0131s\u0131ndan verimli ve performans kayb\u0131 genellikle kabul edilebilir d\u00fczeydedir.
\n        *   Q8_0<\/strong>: Daha az nicemleme oldu\u011fu i\u00e7in daha fazla bellek kullan\u0131r ancak daha y\u00fcksek do\u011fruluk potansiyeli sunar. H100’\u00fcn FP8\/FP16 deste\u011fi sayesinde Q8_0 gibi daha y\u00fcksek nicemleme seviyeleri bile ola\u011fan\u00fcst\u00fc performansla \u00e7al\u0131\u015fabilir. Performans ve do\u011fruluk aras\u0131ndaki en iyi dengeyi bulmak i\u00e7in farkl\u0131 nicemleme seviyelerini test edin.
\n    *   H100’\u00fcn Avantaj\u0131<\/strong>: H100’\u00fcn 4. nesil Tensor \u00c7ekirdekleri ve Transformer Engine, d\u00fc\u015f\u00fck hassasiyetli (FP8, FP16) hesaplamalarda bile y\u00fcksek verimlilik sa\u011flar. Bu, daha agresif nicemleme seviyelerinin bile H100’de \u00e7ok iyi \u00e7al\u0131\u015fabilece\u011fi anlam\u0131na gelir.<\/p>\n
2.  Ba\u011flam Penceresi (Context Window) Y\u00f6netimi<\/strong>:
\n    *   LLM’lerin ba\u011flam penceresi, modelin tek seferde i\u015fleyebilece\u011fi token say\u0131s\u0131n\u0131 belirler. Daha geni\u015f bir ba\u011flam penceresi, modelin daha uzun konu\u015fmalar\u0131 veya belgeleri anlamas\u0131na olanak tan\u0131r ancak ayn\u0131 zamanda daha fazla KV Cache belle\u011fi t\u00fcketir ve \u00e7\u0131kar\u0131m s\u00fcresini art\u0131rabilir.
\n    *   Modelfile i\u00e7inde PARAMETER num_ctx <\/code> ile ba\u011flam penceresini ayarlayabilirsiniz. Uygulaman\u0131z\u0131n gereksinimlerine g\u00f6re en uygun de\u011feri belirleyin. Gereksiz yere \u00e7ok geni\u015f bir ba\u011flam penceresi kullanmak, H100’\u00fcn bile kaynaklar\u0131n\u0131 zorlayabilir.<\/p>\n
3.  S\u00fcr\u00fcc\u00fc ve CUDA G\u00fcncellemeleri<\/strong>:
\n    *   NVIDIA, s\u00fcr\u00fcc\u00fclerini ve CUDA Toolkit’i s\u00fcrekli olarak g\u00fcncelleyerek yeni mimariler (Hopper gibi) i\u00e7in performans optimizasyonlar\u0131 ve hata d\u00fczeltmeleri sunar. En iyi performans\u0131 ve kararl\u0131l\u0131\u011f\u0131 sa\u011flamak i\u00e7in her zaman en g\u00fcncel ve H100 ile uyumlu s\u00fcr\u00fcc\u00fcleri kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131zdan emin olun.
\n    *   Ollama da s\u00fcrekli olarak g\u00fcncellenir. En son Ollama s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc kullanmak, yeni \u00f6zelliklerden ve performans iyile\u015ftirmelerinden faydalanman\u0131z\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
4.  Sistem Kaynaklar\u0131 (CPU ve RAM)<\/strong>:
\n    *   Her ne kadar ana y\u00fck GPU \u00fczerinde olsa da, CPU ve sistem RAM’i de \u00f6nemli roller oynar. Modelin diske y\u00fcklenmesi, \u00f6n i\u015fleme, post-i\u015fleme ve Ollama’n\u0131n genel operasyonlar\u0131 i\u00e7in yeterli CPU g\u00fcc\u00fc ve RAM gereklidir.
\n    *   Y\u00fcksek h\u0131zl\u0131 depolama (NVMe SSD’ler) kullanmak, model y\u00fckleme s\u00fcrelerini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde azaltabilir.
\n    *   Yeterli sistem RAM’i, b\u00fcy\u00fck modellerin ve KV Cache’lerin GPU belle\u011fine s\u0131\u011fmamas\u0131 durumunda (swap) performans d\u00fc\u015f\u00fc\u015flerini \u00f6nler.<\/p>\n
5.  Batching (Toplu \u0130\u015fleme)<\/strong>:
\n    *   Ollama, API \u00fczerinden birden fazla e\u015fzamanl\u0131 iste\u011fi i\u015fleyebilir. E\u011fer uygulaman\u0131z ayn\u0131 anda birden fazla LLM iste\u011fi \u00fcretiyorsa, Ollama’n\u0131n dahili batching mekanizmalar\u0131ndan faydalanabilirsiniz. GPU’lar, birden fazla k\u00fc\u00e7\u00fck i\u015fi tek bir b\u00fcy\u00fck i\u015f olarak i\u015fledi\u011finde genellikle daha verimlidir. Bu, H100’\u00fcn paralel i\u015flem yeteneklerini daha iyi kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.
\n    *   Kendi uygulamalar\u0131n\u0131zda, e\u011fer m\u00fcmk\u00fcnse, birden fazla istemi tek bir API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131nda birle\u015ftirmeyi veya e\u015fzamanl\u0131 istekleri optimize etmeyi d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz.<\/p>\n
6.  Model Cache Y\u00f6netimi<\/strong>:
\n    *   Ollama, indirilen modelleri yerel olarak \u00f6nbelle\u011fe al\u0131r. Farkl\u0131 modeller aras\u0131nda s\u0131k s\u0131k ge\u00e7i\u015f yap\u0131yorsan\u0131z, modellerin tekrar indirilmesini beklemenize gerek kalmaz. Ancak, disk alan\u0131n\u0131z s\u0131n\u0131rl\u0131ysa, art\u0131k kullanmad\u0131\u011f\u0131n\u0131z modelleri ollama rm <\/code> komutuyla kald\u0131rabilirsiniz.<\/p>\n
Bu optimizasyon ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 uygulayarak, Ollama’y\u0131 H100 GPU’nuzda en verimli \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilir ve LLM tabanl\u0131 uygulamalar\u0131n\u0131zdan en iyi performans\u0131 alabilirsiniz.<\/p>\n
Gelecek Perspektifi ve Potansiyel Kullan\u0131m Alanlar\u0131<\/h3>\n
Ollama’n\u0131n NVIDIA H100 GPU’lar \u00fczerindeki entegrasyonu, yerel yapay zeka ekosistemi i\u00e7in heyecan verici bir gelecek vaat ediyor. Bu g\u00fc\u00e7l\u00fc kombinasyon, LLM’lerin eri\u015filebilirli\u011fini, verimlili\u011fini ve kullan\u0131m alanlar\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde geni\u015fletecektir. \u0130\u015fte bu teknolojinin gelecekteki potansiyel kullan\u0131m alanlar\u0131 ve perspektifleri:<\/p>\n
1.  Yerel ve Gizlili\u011fe Duyarl\u0131 Yapay Zeka Asistanlar\u0131<\/strong>:
\n    *   \u015eirketler ve bireyler, hassas verileri buluta g\u00f6ndermeden kendi \u00f6zel yapay zeka asistanlar\u0131n\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirler. Bu, finans, sa\u011fl\u0131k, hukuk gibi sekt\u00f6rlerde veri gizlili\u011fi ve uyumluluk a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6neme sahiptir.
\n    *   \u00c7evrimd\u0131\u015f\u0131 \u00e7al\u0131\u015fabilen ki\u015fisel asistanlar, internet ba\u011flant\u0131s\u0131n\u0131n olmad\u0131\u011f\u0131 durumlarda bile kullan\u0131c\u0131lar\u0131na hizmet verebilir.<\/p>\n
2.  Geli\u015fmi\u015f Edge Computing ve U\u00e7 Cihazlarda Yapay Zeka<\/strong>:
\n    *   H100 gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc GPU’lar, sunucular\u0131n yan\u0131 s\u0131ra daha b\u00fcy\u00fck edge cihazlarda (\u00f6rne\u011fin, otonom ara\u00e7lar, ak\u0131ll\u0131 fabrikalar veya geli\u015fmi\u015f g\u00fcvenlik sistemleri) da kullan\u0131labilir. Ollama, bu cihazlarda LLM’leri kolayca da\u011f\u0131tarak, ger\u00e7ek zamanl\u0131 karar verme ve yerel veri i\u015fleme yetenekleri sunar.
\n    *   Bu, gecikmeyi azalt\u0131r ve bulut ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r.<\/p>\n
3.  Ara\u015ft\u0131rma ve Geli\u015ftirme i\u00e7in H\u0131zland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f Prototipleme<\/strong>:
\n    *   Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar ve geli\u015ftiriciler, H100’\u00fcn g\u00fcc\u00fc sayesinde daha b\u00fcy\u00fck ve karma\u015f\u0131k LLM’leri yerel olarak \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde deneyebilirler. Bu, yeni modellerin, ince ayarlar\u0131n ve istem m\u00fchendisli\u011finin \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 prototiplenmesine olanak tan\u0131r.
\n    *   Bulut API maliyetleri olmadan s\u0131n\u0131rs\u0131z deneme yapma \u00f6zg\u00fcrl\u00fc\u011f\u00fc, inovasyonu te\u015fvik eder.<\/p>\n
4.  Ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ve \u00d6zelle\u015ftirilmi\u015f Yapay Zeka Deneyimleri<\/strong>:
\n    *   Ollama’n\u0131n Modelfile \u00f6zelli\u011fi sayesinde, kullan\u0131c\u0131lar kendi verileri \u00fczerinde ince ayar yap\u0131lm\u0131\u015f (fine-tuned) modelleri kolayca da\u011f\u0131tabilirler. H100, bu ince ayar s\u00fcre\u00e7lerini de h\u0131zland\u0131rarak, ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f yapay zeka \u00e7\u00f6z\u00fcmlerinin daha eri\u015filebilir olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.
\n    *   Bu, belirli bir dil, jargon veya kullan\u0131m durumuna \u00f6zel olarak e\u011fitilmi\u015f modellerin yayg\u0131nla\u015fmas\u0131na yol a\u00e7abilir.<\/p>\n
5.  Daha G\u00fc\u00e7l\u00fc Geli\u015ftirme Ortamlar\u0131<\/strong>:
\n    *   Yaz\u0131l\u0131m geli\u015ftiriciler, H100 destekli Ollama ile yerel kod tamamlama, hata ay\u0131klama ve belge olu\u015fturma gibi g\u00f6revler i\u00e7in \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc yapay zeka yard\u0131mc\u0131lar\u0131na sahip olabilirler. Bu, geli\u015ftirme s\u00fcre\u00e7lerini h\u0131zland\u0131r\u0131r ve verimlili\u011fi art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
6.  E\u011fitim ve Sim\u00fclasyon<\/strong>:
\n    *   Karma\u015f\u0131k sim\u00fclasyonlar ve e\u011fitim ortamlar\u0131 i\u00e7in LLM’ler, H100’\u00fcn g\u00fcc\u00fcyle daha ger\u00e7ek\u00e7i ve dinamik senaryolar olu\u015fturabilir. Bu, robotik, sanal ger\u00e7eklik ve oyun geli\u015ftirme gibi alanlarda yeni kap\u0131lar a\u00e7ar.<\/p>\n
7.  Ollama’n\u0131n ve H100’\u00fcn Evrimi<\/strong>:
\n    *   Ollama projesi s\u00fcrekli geli\u015fiyor; yeni \u00f6zellikler, daha fazla model deste\u011fi ve performans iyile\u015ftirmeleri bekleniyor.
\n    *   NVIDIA, Hopper mimarisini temel alan yeni GPU’lar ve yaz\u0131l\u0131m optimizasyonlar\u0131 sunmaya devam edecektir. Gelecekteki GPU’lar daha da y\u00fcksek bellek bant geni\u015fli\u011fi, daha fazla Tensor \u00c7ekirde\u011fi ve daha geli\u015fmi\u015f yapay zeka h\u0131zland\u0131rma yetenekleri sunarak yerel LLM performans\u0131n\u0131 daha da ileri ta\u015f\u0131yacakt\u0131r.
\n    *   Donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m aras\u0131ndaki bu s\u00fcrekli geli\u015fim, LLM’lerin daha da yayg\u0131nla\u015fmas\u0131n\u0131 ve daha karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri daha verimli bir \u015fekilde yerine getirmesini sa\u011flayacakt\u0131r.<\/p>\n
Bu geli\u015fmeler, yapay zekay\u0131 sadece b\u00fcy\u00fck \u015firketlerin de\u011fil, bireysel geli\u015ftiricilerin ve k\u00fc\u00e7\u00fck i\u015fletmelerin de eri\u015febilece\u011fi bir teknoloji haline getirecektir. Ollama ve H100’\u00fcn birle\u015fimi, yerel yapay zeka devriminin \u00f6n saflar\u0131nda yer almaktad\u0131r.<\/p>\n
Sonu\u00e7<\/h3>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modellerinin (LLM) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc g\u00fcc\u00fc, hesaplama gereksinimleriyle birlikte gelir. Bu makalede, Ollama’n\u0131n kullan\u0131m kolayl\u0131\u011f\u0131 ve eri\u015filebilirli\u011fi ile NVIDIA H100 GPU’lar\u0131n\u0131n e\u015fsiz hesaplama kapasitesini birle\u015ftirerek LLM’leri yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131n sundu\u011fu maksimum verimlili\u011fi ele ald\u0131k. H100’\u00fcn Hopper mimarisi, 4. nesil Tensor \u00c7ekirdekleri, Transformer Engine ve 3 TB\/s’yi a\u015fan HBM3 bellek bant geni\u015fli\u011fi gibi \u00f6zellikleri, LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 ve e\u011fitimini daha \u00f6nce g\u00f6r\u00fclmemi\u015f seviyelere ta\u015f\u0131maktad\u0131r.<\/p>\n
Ollama, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131m\u0131n t\u00fcm potansiyelini basitle\u015ftirilmi\u015f bir aray\u00fczle kullan\u0131c\u0131lara sunar. Modellerin kolayca indirilmesi, Modelfile ile \u00f6zelle\u015ftirme yetene\u011fi ve sa\u011flam API deste\u011fi, geli\u015ftiricilerin H100’\u00fcn g\u00fcc\u00fcn\u00fc kullanarak gizlili\u011fe duyarl\u0131, maliyet etkin ve y\u00fcksek performansl\u0131 yapay zeka uygulamalar\u0131 olu\u015fturmas\u0131na olanak tan\u0131r. D\u00fc\u015f\u00fck gecikme, y\u00fcksek token \u00fcretim h\u0131z\u0131 ve daha b\u00fcy\u00fck modelleri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma yetene\u011fi, bu sinerjinin somut faydalar\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Pratik kurulum ad\u0131mlar\u0131 ve performans optimizasyon ipu\u00e7lar\u0131, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n H100 GPU’lar\u0131nda Ollama’y\u0131 en verimli \u015fekilde yap\u0131land\u0131rmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olmay\u0131 ama\u00e7lam\u0131\u015ft\u0131r. Do\u011fru model se\u00e7imi, nicemleme seviyelerinin ayarlanmas\u0131, g\u00fcncel s\u00fcr\u00fcc\u00fclerin kullan\u0131lmas\u0131 ve sistem kaynaklar\u0131n\u0131n iyi y\u00f6netilmesi, bu kombinasyondan en iyi sonu\u00e7lar\u0131 alman\u0131n anahtar\u0131d\u0131r.<\/p>\n
Gelecekte, Ollama ve H100 gibi teknolojilerin birle\u015fimi, yerel yapay zeka asistanlar\u0131ndan geli\u015fmi\u015f edge computing \u00e7\u00f6z\u00fcmlerine, h\u0131zland\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ara\u015ft\u0131rma ve geli\u015ftirmeden ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f yapay zeka deneyimlerine kadar bir\u00e7ok alanda devrim yaratacakt\u0131r. Bu g\u00fc\u00e7l\u00fc ikili, yapay zekan\u0131n demokratikle\u015fmesini sa\u011flayarak, bireylerin ve kurumlar\u0131n kendi verileri \u00fczerinde tam kontrol sahibi olmas\u0131n\u0131 ve yapay zekan\u0131n sundu\u011fu faydalardan en \u00fcst d\u00fczeyde yararlanmas\u0131n\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lmaktad\u0131r. Yerel LLM’lerin gelece\u011fi parlakt\u0131r ve Ollama ile H100, bu gelece\u011fin \u00f6nc\u00fcleri konumundad\u0131r.<\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Ollama ile H100 GPU’larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak\nGiri\u015f\nB\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM’ler), do\u011fal dil i\u015fl","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-32968","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nOllama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\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\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ollama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ollama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak Giri\u015f B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler), do\u011fal dil i\u015fl\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-10-27T21:41:18+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=\"26 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Ollama ile H100 GPU’larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak\",\"datePublished\":\"2025-10-27T21:41:18+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/\"},\"wordCount\":4965,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/\",\"name\":\"Ollama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-10-27T21:41:18+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Ollama ile H100 GPU’larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak\"}]},{\"@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":"Ollama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","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\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Ollama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak","og_description":"Ollama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak Giri\u015f B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler), do\u011fal dil i\u015fl","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-10-27T21:41:18+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"26 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Ollama ile H100 GPU’larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak","datePublished":"2025-10-27T21:41:18+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/"},"wordCount":4965,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/","name":"Ollama ile H100 GPU'larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-10-27T21:41:18+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-h100-gpularda-buyuk-dil-modellerini-llm-maksimum-verimlilikle-calistirmak\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Ollama ile H100 GPU’larda B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) Maksimum Verimlilikle \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rmak"}]},{"@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\/32968","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=32968"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32968\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32969,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/32968\/revisions\/32969"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=32968"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=32968"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=32968"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}