{"id":33959,"date":"2025-11-09T09:01:15","date_gmt":"2025-11-09T06:01:15","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/"},"modified":"2025-11-09T09:01:15","modified_gmt":"2025-11-09T06:01:15","slug":"llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/","title":{"rendered":"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI"},"content":{"rendered":"<style>\n  body {\n    font-family: Arial, sans-serif;\n    line-height: 1.6;\n    color: #333;\n    max-width: 900px;\n    margin: 0 auto;\n    padding: 20px;\n    background-color: #f9f9f9;\n  }\n  h2 {\n    color: #2c3e50;\n    margin-top: 40px;\n    padding-bottom: 10px;\n    border-bottom: 2px solid #3498db;\n  }\n  h3 {\n    color: #34495e;\n    margin-top: 30px;\n  }\n  p {\n    margin-bottom: 15px;\n  }\n  ul, ol {\n    margin-bottom: 15px;\n    padding-left: 20px;\n  }\n  .expert-tip {\n    background-color: #e8f5e9; \/* Light green *\/\n    border-left: 5px solid #4CAF50; \/* Green border *\/\n    padding: 15px;\n    margin: 20px 0;\n    font-style: italic;\n    color: #2e7d32; \/* Dark green text *\/\n  }\n  .code-container {\n    background-color: #2d2d2d; \/* Dark background for code *\/\n    color: #f8f8f2; \/* Light text for code *\/\n    padding: 15px;\n    margin: 20px 0;\n    border-radius: 5px;\n    overflow-x: auto;\n  }\n  .code-container pre {\n    margin: 0;\n    font-family: \"Courier New\", Courier, monospace;\n    font-size: 0.9em;\n    line-height: 1.4;\n  }\n  table {\n    width: 100%;\n    border-collapse: collapse;\n    margin: 20px 0;\n  }\n  th, td {\n    border: 1px solid #ddd;\n    padding: 8px;\n    text-align: left;\n  }\n  th {\n    background-color: #f2f2f2;\n    font-weight: bold;\n  }<\/p>\n<p>  \/* Mobil uyumluluk i\u00e7in medya sorgular\u0131 *\/\n  @media (max-width: 768px) {\n    body {\n      padding: 15px;\n    }\n    h2 {\n      font-size: 1.5em;\n    }\n    h3 {\n      font-size: 1.2em;\n    }\n    .code-container pre {\n      font-size: 0.8em;\n    }\n    table, thead, tbody, th, td, tr {\n      display: block;\n    }\n    thead tr {\n      position: absolute;\n      top: -9999px;\n      left: -9999px;\n    }\n    tr {\n      border: 1px solid #ccc;\n      margin-bottom: 10px;\n    }\n    td {\n      border: none;\n      border-bottom: 1px solid #eee;\n      position: relative;\n      padding-left: 50%;\n      text-align: right;\n    }\n    td:before {\n      position: absolute;\n      left: 6px;\n      content: attr(data-label);\n      font-weight: bold;\n      text-align: left;\n    }\n  }\n<\/style>\n<p>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM&#8217;ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli bir sorun te\u015fkil ediyor. Bu makalede, C++, ONNX ve llama.cpp gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar\u0131n bir araya gelerek bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden nas\u0131l geldi\u011fini ve verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in nas\u0131l bir yol haritas\u0131 \u00e7izdi\u011fini ke\u015ffedin.<\/p>\n<p>Yapay zeka d\u00fcnyas\u0131, \u00f6zellikle B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM&#8217;ler) alan\u0131nda ba\u015f d\u00f6nd\u00fcr\u00fcc\u00fc bir h\u0131zla ilerliyor. GPT-3, LLaMA, Mistral gibi modeller, do\u011fal dil anlama ve \u00fcretme yetenekleriyle \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7sa da, bu modellerin ger\u00e7ek d\u00fcnya uygulamalar\u0131nda kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 en b\u00fcy\u00fck engellerden biri \u00e7\u0131kar\u0131m (inference) h\u0131zlar\u0131 ve gerektirdikleri y\u00fcksek hesaplama g\u00fcc\u00fcd\u00fcr. Bir LLM&#8217;nin sadece tek bir yan\u0131t \u00fcretmesi bile, milyarlarca parametreyi i\u00e7eren karma\u015f\u0131k bir hesaplama zincirini tetikler. Dolay\u0131s\u0131yla, bu devasa modellerin kullan\u0131c\u0131lar\u0131m\u0131za an\u0131nda geri bildirim vermesi, hizmet maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrmesi ve hatta s\u0131n\u0131rl\u0131 kaynaklara sahip kenar cihazlarda (edge devices) \u00e7al\u0131\u015fabilmesi i\u00e7in \u00e7\u0131kar\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinin ciddi \u015fekilde optimize edilmesi gerekiyor.<\/p>\n<p>Model boyutlar\u0131, LLM \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131z\u0131n\u0131 do\u011frudan etkileyen en \u00f6nemli fakt\u00f6rd\u00fcr. Milyarlarca veya trilyonlarca parametreye sahip modeller, her tahmin ad\u0131m\u0131nda bu parametrelerin b\u00fcy\u00fck bir k\u0131sm\u0131n\u0131 i\u015flemek zorundad\u0131r. Bu durum, \u00f6zellikle GPU&#8217;lar gibi y\u00fcksek performansl\u0131 donan\u0131mlarda bile \u00f6nemli bellek bant geni\u015fli\u011fi ve i\u015flemci d\u00f6ng\u00fcs\u00fc t\u00fcketimine yol a\u00e7ar. Bir di\u011fer kritik nokta ise gecikmedir (latency). Kullan\u0131c\u0131 bir soru sordu\u011funda, modelin yan\u0131t verme s\u00fcresi do\u011frudan kullan\u0131c\u0131 deneyimini belirler. Yava\u015f bir yan\u0131t, sohbet botlar\u0131n\u0131n, \u00e7eviri hizmetlerinin veya kod tamamlama ara\u00e7lar\u0131n\u0131n verimsiz ve sinir bozucu alg\u0131lanmas\u0131na neden olabilir. Bu durum, \u00f6zellikle ger\u00e7ek zamanl\u0131 etkile\u015fim gerektiren uygulamalar i\u00e7in kabul edilemezdir.<\/p>\n<p>Dahas\u0131, bu modellerin s\u00fcrekli olarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131r durumda tutulmas\u0131 da maliyetli bir i\u015ftir. Bulut sunucular\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fan her bir model, \u00f6nemli miktarda enerji t\u00fcketir ve bu da i\u015fletme giderlerine yans\u0131r. \u00d6zellikle talebin dalgal\u0131 oldu\u011fu durumlarda, kaynaklar\u0131 dinamik olarak \u00f6l\u00e7eklendirmek zor olabilir. Bu ba\u011flamda, \u00e7\u0131kar\u0131m s\u00fcrecini h\u0131zland\u0131rmak sadece daha iyi bir kullan\u0131c\u0131 deneyimi sunmakla kalmaz, ayn\u0131 zamanda operasyonel maliyetleri de \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr. Enerji verimlili\u011fi, s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilirlik hedefleri a\u00e7\u0131s\u0131ndan da b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131r; daha az enerji t\u00fcketen yapay zeka sistemleri, gezegenimiz \u00fczerindeki etkimizi azaltmam\u0131za yard\u0131mc\u0131 olur. Son olarak, LLM&#8217;lerin sadece bulutta de\u011fil, ak\u0131ll\u0131 telefonlar, IoT cihazlar\u0131 veya otonom ara\u00e7lar gibi kenar cihazlarda da \u00e7al\u0131\u015fabilmesi, yapay zekan\u0131n uygulama alanlar\u0131n\u0131 katlayarak geni\u015fletecektir. Ancak bu, \u00e7ok daha k\u0131s\u0131tl\u0131 i\u015flem g\u00fcc\u00fc ve bellek kapasitesiyle ba\u015fa \u00e7\u0131kabilen ultra verimli \u00e7\u0131kar\u0131m \u00e7\u00f6z\u00fcmleri gerektirir. \u0130\u015fte tam da bu noktada C++, ONNX ve llama.cpp gibi teknolojiler devreye girer; her biri, bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in benzersiz avantajlar sunar.<\/p>\n<div class=\"expert-tip\">\n  Uzman \u0130pucu: LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 h\u0131zland\u0131rmak, sadece son kullan\u0131c\u0131 deneyimini iyile\u015ftirmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda bulut maliyetlerinizi %70&#8217;e kadar azaltma potansiyeli ta\u015f\u0131r. Enerji verimlili\u011fi de bu s\u00fcrecin ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.\n<\/div>\n<h2>Temel Ta\u015flar: C++, ONNX ve llama.cpp Neyi Temsil Ediyor?<\/h2>\n<p>LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 h\u0131zland\u0131rma yolculu\u011fumuzda \u00fc\u00e7 temel teknoloji anahtar rol oynamaktad\u0131r: C++, ONNX ve llama.cpp. Bu \u00fc\u00e7l\u00fcn\u00fcn her biri, verimlilik, ta\u015f\u0131nabilirlik ve performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan benzersiz avantajlar sunarak, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin geni\u015f bir yelpazedeki donan\u0131m platformlar\u0131nda optimum h\u0131zda \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar.<\/p>\n<h3>C++: Neden Performans\u0131n Kalbinde At\u0131yor?<\/h3>\n<p>C++, yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisli\u011fi d\u00fcnyas\u0131nda performans ve kontrol denilince akla gelen ilk dillerden biridir. Yapay zeka modelleri gibi yo\u011fun hesaplama gerektiren uygulamalar i\u00e7in C++&#8217;\u0131n vazge\u00e7ilmez olmas\u0131n\u0131n pek \u00e7ok nedeni vard\u0131r. \u00d6ncelikle, C++ &#8220;donan\u0131ma yak\u0131n&#8221; bir dil olarak bilinir; yani geli\u015ftiricilere bellek y\u00f6netimi \u00fczerinde do\u011frudan ve ayr\u0131nt\u0131l\u0131 kontrol sa\u011flar. Bu, gereksiz bellek kopyalamalar\u0131n\u0131 veya at\u0131k toplamay\u0131 (garbage collection) \u00f6nleyerek performans\u0131 kritik \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir. Bir LLM&#8217;nin milyarlarca parametresini bellekte saklamak ve bu parametreler \u00fczerinde h\u0131zl\u0131 matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 ger\u00e7ekle\u015ftirmek, optimum bellek eri\u015fimi ve y\u00f6netimi gerektirir; C++ bu konuda rakipsizdir.<\/p>\n<p>\u0130kinci olarak, C++ derleyicileri, kodu donan\u0131ma \u00f6zg\u00fc talimat setlerine (\u00f6rne\u011fin Intel&#8217;in AVX veya ARM&#8217;\u0131n NEON gibi SIMD komutlar\u0131) g\u00f6re optimize etme konusunda olduk\u00e7a yeteneklidir. Bu SIMD (Single Instruction, Multiple Data) komutlar\u0131, tek bir komutla birden fazla veri \u00f6\u011fesi \u00fczerinde i\u015flem yap\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r ve bu da matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 gibi paralel hesaplamalar\u0131n verimlili\u011fini katlar. Derin \u00f6\u011frenme \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131nda en yo\u011fun i\u015flemler genellikle matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 ve tens\u00f6r manip\u00fclasyonlar\u0131 oldu\u011fu i\u00e7in, C++&#8217;\u0131n bu seviyedeki optimizasyon yetene\u011fi hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Ayr\u0131ca, C++&#8217;\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 &#8220;s\u0131f\u0131r maliyetli soyutlamalar&#8221; (zero-cost abstractions) felsefesi, y\u00fcksek seviyeli dil yap\u0131lar\u0131n\u0131 kullan\u0131rken bile performanstan \u00f6d\u00fcn vermemenizi sa\u011flar. Bu, karma\u015f\u0131k algoritmalar\u0131 daha okunabilir bir \u015fekilde yazarken, derleyici optimizasyonlar\u0131 sayesinde makine kodunda neredeyse el yaz\u0131m\u0131 C kodu kadar verimli sonu\u00e7lar elde edebilece\u011finiz anlam\u0131na gelir. Sonu\u00e7 olarak, i\u015fletim sistemlerinden oyun motorlar\u0131na, ger\u00e7ek zamanl\u0131 finansal sistemlerden y\u00fcksek performansl\u0131 bilimsel hesaplamalara kadar pek \u00e7ok alanda C++&#8217;\u0131n tercih edilmesi, yapay zeka \u00e7\u0131kar\u0131m motorlar\u0131n\u0131n da bu dilden g\u00fc\u00e7 almas\u0131n\u0131n temel nedenidir. Bu dilin sundu\u011fu kontrol ve h\u0131z, LLM&#8217;leri zorlu ko\u015fullarda bile verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in kritik bir temel olu\u015fturur.<\/p>\n<h3>ONNX (Open Neural Network Exchange): Model Ta\u015f\u0131nabilirli\u011fini Nas\u0131l Sa\u011flar?<\/h3>\n<p>Derin \u00f6\u011frenme d\u00fcnyas\u0131, farkl\u0131 model mimarileri ve \u00e7e\u015fitli geli\u015ftirme framework&#8217;leriyle doludur: PyTorch, TensorFlow, Keras, MXNet ve daha niceleri. Her bir framework&#8217;\u00fcn kendine \u00f6zg\u00fc bir model format\u0131 ve \u00e7al\u0131\u015fma zaman\u0131 (runtime) vard\u0131r. Bu durum, bir modelin bir framework&#8217;te e\u011fitilip ba\u015fka bir framework veya donan\u0131m platformunda da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131 gerekti\u011finde ciddi uyumluluk sorunlar\u0131na yol a\u00e7ar. \u0130\u015fte bu noktada Open Neural Network Exchange (ONNX) devreye girer.<\/p>\n<p>ONNX, yapay zeka modelleri i\u00e7in a\u00e7\u0131k bir format standard\u0131d\u0131r. Temel amac\u0131, modellerin farkl\u0131 framework&#8217;ler aras\u0131nda kolayca ta\u015f\u0131nabilmesini sa\u011flamakt\u0131r. Bir modeli PyTorch&#8217;ta e\u011fittikten sonra, onu ONNX format\u0131na d\u0131\u015fa aktarabilir ve ard\u0131ndan ONNX Runtime (ORT) gibi bir \u00e7\u0131kar\u0131m motoru kullanarak TensorFlow&#8217;un veya ba\u015fka bir platformun destekledi\u011fi herhangi bir cihazda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirsiniz. Bu, &#8220;bir kez e\u011fit, her yerde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r&#8221; felsefesinin somutla\u015fm\u0131\u015f halidir. ONNX, sadece bir model format\u0131 olman\u0131n \u00f6tesinde, model grafi\u011fi optimizasyonlar\u0131 i\u00e7in de bir ara\u00e7 g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr. ONNX Runtime, bir modeli y\u00fckledi\u011finde, modeli donan\u0131ma \u00f6zel optimizasyonlar uygulayarak daha verimli hale getirebilir. \u00d6rne\u011fin, gereksiz katmanlar\u0131 birle\u015ftirme, sabit de\u011ferleri \u00f6nceden hesaplama veya operasyonlar\u0131n s\u0131ras\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftirme gibi teknikler kullanarak \u00e7\u0131kar\u0131m s\u00fcresini ve bellek t\u00fcketimini azalt\u0131r. Bu optimizasyonlar, modelin performans\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131rken, geli\u015ftiricinin farkl\u0131 donan\u0131mlar (CPU, GPU, FPGA vb.) i\u00e7in ayr\u0131 ayr\u0131 optimizasyonlar yapma y\u00fck\u00fcn\u00fc hafifletir.<\/p>\n<p>ONNX&#8217;in sundu\u011fu bir di\u011fer \u00f6nemli avantaj, geni\u015f donan\u0131m ve yaz\u0131l\u0131m ekosistemi deste\u011fidir. Neredeyse t\u00fcm b\u00fcy\u00fck bulut sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131 ve yapay zeka donan\u0131m \u00fcreticileri ONNX&#8217;i destekler. Bu, geli\u015ftiricilere b\u00fcy\u00fck bir esneklik sunar; modelinizi bir kez ONNX&#8217;e d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrd\u00fckten sonra, onu \u00e7ok \u00e7e\u015fitli ortamlarda, minimum ek \u00e7abayla da\u011f\u0131tabilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, PyTorch&#8217;ta e\u011fitti\u011finiz bir LLM&#8217;yi, ONNX arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla C# ile yaz\u0131lm\u0131\u015f bir masa\u00fcst\u00fc uygulamas\u0131nda veya JavaScript ile \u00e7al\u0131\u015fan bir web uygulamas\u0131nda kullanmak m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Bu sayede, model da\u011f\u0131t\u0131m\u0131 ve entegrasyon s\u00fcre\u00e7leri b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde basitle\u015fir, b\u00f6ylece geli\u015ftiriciler \u00e7ekirdek yapay zeka g\u00f6revlerine daha fazla odaklanabilirler. \u00d6zetle, ONNX, yapay zeka modellerinin ta\u015f\u0131nabilirli\u011fini ve birlikte \u00e7al\u0131\u015fabilirli\u011fini sa\u011flayan kritik bir k\u00f6pr\u00fc g\u00f6revi g\u00f6rerek, modern yapay zeka altyap\u0131lar\u0131n\u0131n ayr\u0131lmaz bir par\u00e7as\u0131 haline gelmi\u015ftir.<\/p>\n<h3>llama.cpp: B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini CPU&#8217;da Bile U\u00e7uran Teknoloji Nedir?<\/h3>\n<p>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri genellikle devasa hesaplama kaynaklar\u0131na ihtiya\u00e7 duyar ve bu da genellikle g\u00fc\u00e7l\u00fc GPU&#8217;lar gerektirdi\u011fi anlam\u0131na gelir. Ancak George Hotz&#8217;un \u00f6nc\u00fcl\u00fc\u011f\u00fcnde geli\u015ftirilen llama.cpp projesi, bu alg\u0131y\u0131 temelden de\u011fi\u015ftirdi. llama.cpp, modelleri s\u0131radan CPU&#8217;larda bile \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 derecede verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma hedefiyle yola \u00e7\u0131km\u0131\u015f, tamamen C\/C++ ile yaz\u0131lm\u0131\u015f hafif bir \u00e7\u0131kar\u0131m motorudur. Temelini GGML (Georgi Gerganov&#8217;s Machine Learning library) format\u0131ndan al\u0131r ve \u00f6zellikle LLaMA gibi transformer tabanl\u0131 modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 optimize etmek \u00fczere tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r.<\/p>\n<p>llama.cpp&#8217;nin en \u00e7arp\u0131c\u0131 \u00f6zelli\u011fi, quantization (niceleme) tekniklerini kapsaml\u0131 bir \u015fekilde kullanmas\u0131d\u0131r. Geleneksel olarak, yapay zeka modelleri genellikle 32 bitlik kayan nokta (FP32) hassasiyetinde veya daha verimli olan 16 bitlik kayan nokta (FP16) hassasiyetinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Ancak llama.cpp, modelleri 8-bit (Q8_0), 5-bit (Q5_K_M) ve hatta 4-bit (Q4_K_M) tam say\u0131lara niceler. Bu nicelenmi\u015f (quantized) modeller, orijinal FP16 versiyonlar\u0131na g\u00f6re \u00e7ok daha az bellek kaplar ve ayn\u0131 zamanda daha az bant geni\u015fli\u011fi ve i\u015flem g\u00fcc\u00fc gerektirir. \u00d6rne\u011fin, 4-bit nicelenmi\u015f bir model, FP16 versiyonuna g\u00f6re bellekte d\u00f6rt kat daha az yer kaplayabilirken, performansta minimal bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015f ya\u015fat\u0131r. Bu, \u00f6zellikle s\u0131n\u0131rl\u0131 belle\u011fe sahip diz\u00fcst\u00fc bilgisayarlar, hatta baz\u0131 mobil ve kenar cihazlarda b\u00fcy\u00fck dil modellerini \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilmenin \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7ar.<\/p>\n<p>llama.cpp&#8217;nin ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131n ard\u0131nda yatan bir di\u011fer \u00f6nemli neden, C++&#8217;\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli donan\u0131m eri\u015fimini etkin bir \u015fekilde kullanmas\u0131d\u0131r. Proje, Intel&#8217;in AVX, AVX2, AVX512 gibi SIMD komut setlerini ve ARM i\u015flemciler i\u00e7in NEON komutlar\u0131n\u0131 kullanarak matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131n\u0131 ve di\u011fer temel operasyonlar\u0131 son derece optimize eder. Bu sayede, CPU&#8217;nun her bir d\u00f6ng\u00fcs\u00fcnden maksimum verim al\u0131n\u0131r. Tek bir C\/C++ dosyas\u0131 olarak tasarlanmas\u0131, projenin derlenmesini ve farkl\u0131 platformlara da\u011f\u0131t\u0131m\u0131n\u0131 da olduk\u00e7a kolayla\u015ft\u0131r\u0131r. K\u00fct\u00fcphanenin mimarisi o kadar basittir ki, herhangi bir ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k olmadan \u00e7o\u011fu sistemde kolayca derlenebilir. Son zamanlarda, llama.cpp sadece CPU ile s\u0131n\u0131rl\u0131 kalmay\u0131p, CUDA (NVIDIA GPU&#8217;lar), Metal (Apple GPU&#8217;lar) ve OpenCL (genel GPU&#8217;lar) gibi GPU h\u0131zland\u0131rma teknolojilerini de destekleyerek daha da g\u00fc\u00e7l\u00fc hale gelmi\u015ftir. Bu, projenin sadece CPU&#8217;lar i\u00e7in de\u011fil, geni\u015f bir donan\u0131m yelpazesinde LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 h\u0131zland\u0131rma potansiyelini art\u0131rm\u0131\u015ft\u0131r. \u00d6zetle, llama.cpp, hafif yap\u0131s\u0131yla, agresif nicelme teknikleriyle ve donan\u0131ma \u00f6zel optimizasyonlar\u0131yla, b\u00fcy\u00fck dil modellerini herkes i\u00e7in daha eri\u015filebilir ve verimli hale getiren devrim niteli\u011finde bir projedir.<\/p>\n<h2>Uygulamada LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 Ad\u0131m Ad\u0131m Nas\u0131l H\u0131zland\u0131r\u0131r\u0131z?<\/h2>\n<p>\u015eimdiye kadar C++, ONNX ve llama.cpp&#8217;nin teorik temellerini inceledik. Bu b\u00f6l\u00fcmde, bu ara\u00e7lar\u0131 ger\u00e7ek d\u00fcnya LLM \u00e7\u0131kar\u0131m s\u00fcre\u00e7lerinde nas\u0131l kullanaca\u011f\u0131m\u0131za dair pratik ad\u0131mlara odaklanaca\u011f\u0131z. Modelinizi PyTorch gibi pop\u00fcler bir framework&#8217;ten al\u0131p, onu ONNX arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla verimli bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme ve son olarak llama.cpp ile nicelenmi\u015f (quantized) bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma s\u00fcre\u00e7lerini ad\u0131m ad\u0131m ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n<h3>PyTorch\/TensorFlow Modelinizi ONNX Format\u0131na D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme S\u00fcreci<\/h3>\n<p>Derin \u00f6\u011frenme modelleri genellikle PyTorch veya TensorFlow gibi y\u00fcksek seviyeli k\u00fct\u00fcphanelerde e\u011fitilir. Ancak bu k\u00fct\u00fcphanelerin kendi \u00f6zel dosya formatlar\u0131 (\u00f6rne\u011fin PyTorch&#8217;ta <code>.pt<\/code> veya <code>.pth<\/code>, TensorFlow&#8217;da <code>.h5<\/code> veya SavedModel) bulunur ve bu formatlar, modelin do\u011frudan farkl\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131m motorlar\u0131nda veya donan\u0131m platformlar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131 i\u00e7in her zaman ideal de\u011fildir. ONNX, burada bir k\u00f6pr\u00fc g\u00f6revi g\u00f6r\u00fcr ve modelinizi evrensel, optimize edilebilir bir formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmenizi sa\u011flar.<\/p>\n<p>PyTorch&#8217;ta bir modeli ONNX format\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek olduk\u00e7a basittir. PyTorch&#8217;un kendi i\u00e7inde yerle\u015fik bir <code>torch.onnx.export<\/code> fonksiyonu bulunur. Bu fonksiyon, modelinizin yap\u0131s\u0131n\u0131 ve a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 al\u0131r, ard\u0131ndan statik veya dinamik giri\u015f boyutlar\u0131na sahip bir ONNX grafik tan\u0131m\u0131 olu\u015fturur. Bu i\u015flem s\u0131ras\u0131nda, modelin her bir katman\u0131 ve i\u015flemi, ONNX operat\u00f6rlerine kar\u015f\u0131l\u0131k gelen bir \u015fekilde d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. D\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme i\u015flemi s\u0131ras\u0131nda dikkat edilmesi gereken en \u00f6nemli nokta, modelin bir &#8220;dummy input&#8221; (sahte giri\u015f) ile \u00e7a\u011fr\u0131lmas\u0131d\u0131r. Bu sahte giri\u015f, PyTorch d\u0131\u015fa aktar\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n modelin hesaplama grafi\u011fini izlemesini ve t\u00fcm i\u015flemleri ONNX format\u0131na \u00e7evirmesini sa\u011flar. Ayr\u0131ca, <code>opset_version<\/code> parametresini do\u011fru ayarlamak, ONNX Runtime&#8217;\u0131n ve di\u011fer ara\u00e7lar\u0131n modelinizi do\u011fru bir \u015fekilde yorumlayabilmesi i\u00e7in \u00f6nemlidir.<\/p>\n<p>A\u015fa\u011f\u0131da, basit bir PyTorch modelini ONNX format\u0131na nas\u0131l d\u0131\u015fa aktarabilece\u011finizi g\u00f6steren bir kod \u00f6rne\u011fi bulunmaktad\u0131r:<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code class=\"language-python\">\nimport torch\nimport torch.nn as nn\n\n# \u00d6rnek bir basitle\u015ftirilmi\u015f model (ger\u00e7ek bir LLM'nin \u00e7ok daha karma\u015f\u0131k olaca\u011f\u0131n\u0131 unutmay\u0131n)\nclass SimpleModel(nn.Module):\n    def __init__(self):\n        super().__init__()\n        self.linear = nn.Linear(10, 10) # Basit bir lineer katman\n\n    def forward(self, x):\n        return self.linear(x)\n\n# Modelin bir \u00f6rne\u011fini olu\u015fturma\nmodel = SimpleModel()\nmodel.eval() # \u00c7\u0131kar\u0131m moduna alma (dropout vb. devre d\u0131\u015f\u0131 kal\u0131r)\n\n# Rastgele bir giri\u015f tens\u00f6r\u00fc olu\u015fturma. Bu, ONNX d\u0131\u015fa aktar\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n modelin hesaplama grafi\u011fini izlemesine yard\u0131mc\u0131 olur.\n# Batch boyutu 1, giri\u015f \u00f6zellikleri 10.\ndummy_input = torch.randn(1, 10, requires_grad=True) \n\n# ONNX'e d\u0131\u015fa aktarma i\u015flemi\ntorch.onnx.export(model,                      # Modeli d\u0131\u015fa aktar\u0131lacak\n                  dummy_input,                # Modelin dummy giri\u015fi\n                  \"simple_model.onnx\",        # \u00c7\u0131k\u0131\u015f dosyas\u0131 ad\u0131\n                  export_params=True,         # E\u011fitilmi\u015f parametreleri dahil et\n                  opset_version=17,           # Desteklenen ONNX opset versiyonu\n                  do_constant_folding=True,   # Sabitleri katlama optimizasyonu\n                  input_names=['input'],      # Giri\u015f nodu i\u00e7in isim\n                  output_names=['output'],    # \u00c7\u0131k\u0131\u015f nodu i\u00e7in isim\n                  dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'},  # Dinamik batch boyutu tan\u0131mlama\n                                'output': {0: 'batch_size'}})\n\nprint(\"Model simple_model.onnx olarak ba\u015far\u0131yla d\u0131\u015fa aktar\u0131ld\u0131.\")\n  <\/pre>\n<p><\/code>\n<\/div>\n<p>Bu kod blo\u011fu, PyTorch modelinizi <code>.onnx<\/code> uzant\u0131l\u0131 bir dosyaya d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. Bu dosya art\u0131k ONNX Runtime taraf\u0131ndan veya ONNX format\u0131n\u0131 destekleyen di\u011fer ara\u00e7lar (\u00f6rne\u011fin, llama.cpp'ye d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in kullan\u0131lan baz\u0131 \u00f6n i\u015flemciler) taraf\u0131ndan kullan\u0131lmaya haz\u0131rd\u0131r. TensorFlow i\u00e7in de benzer \u015fekilde, <code>tf.saved_model.save<\/code> ile kaydedilmi\u015f modelleri ONNX'e d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in <code>tf2onnx<\/code> gibi ara\u00e7lar mevcuttur. Bu d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme i\u015flemi, modelin farkl\u0131 platformlarda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilmesi i\u00e7in temel bir ad\u0131md\u0131r ve modelin optimize edilmi\u015f bir temsilini sa\u011flar.<\/p>\n<h3>llama.cpp ile B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini \u00c7al\u0131\u015ft\u0131rma ve Optimize Etme<\/h3>\n<p>ONNX'e d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrd\u00fc\u011f\u00fcm\u00fcz bir modeli do\u011frudan llama.cpp'de \u00e7al\u0131\u015ft\u0131ramay\u0131z; llama.cpp kendi \u00f6zel format\u0131 olan GGML\/GGUF'u kullan\u0131r. Ancak, ONNX format\u0131 veya orijinal PyTorch\/Hugging Face format\u0131ndaki modelleri GGUF'a d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015f ara\u00e7lar mevcuttur. Genellikle bu, Hugging Face Hub'dan indirilen PyTorch a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131n veya Transformers k\u00fct\u00fcphanesinden elde edilen modelin, <code>llama.cpp<\/code> projesi i\u00e7indeki d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme betikleri (\u00f6rne\u011fin <code>convert.py<\/code>) kullan\u0131larak GGML\/GGUF format\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fclmesiyle yap\u0131l\u0131r. Bu betikler, modelin a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 al\u0131r ve nicelme (quantization) i\u015flemini ger\u00e7ekle\u015ftirerek daha k\u00fc\u00e7\u00fck ve daha verimli bir dosya olu\u015fturur.<\/p>\n<p>\u00d6ncelikle, llama.cpp projesini GitHub'dan klonlaman\u0131z ve derlemeniz gerekir. C++ oldu\u011fu i\u00e7in bu i\u015flem genellikle basittir:<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code class=\"language-bash\">\ngit clone https:\/\/github.com\/ggerganov\/llama.cpp.git\ncd llama.cpp\nmake\n  <\/pre>\n<p><\/code>\n<\/div>\n<p>Derleme ba\u015far\u0131l\u0131 olduktan sonra, \u00e7e\u015fitli ara\u00e7lar ve \u00f6rnekler (<code>main<\/code>, <code>perplexity<\/code> vb.) y\u00fcr\u00fct\u00fclebilir hale gelir. Modelinizi GGUF format\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrd\u00fckten sonra (\u00f6rne\u011fin, <code>mistral-7b-instruct-v0.2.Q4_K_M.gguf<\/code> gibi bir dosya ad\u0131 alacakt\u0131r), onu <code>main<\/code> program\u0131 ile \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rabilirsiniz:<\/p>\n<div class=\"code-container\">\n<pre><code class=\"language-bash\">\n.\/main -m path\/to\/your\/model.gguf -p \"Accelerating LLM Inference: How can C++, ONNX, and llama.cpp help?\" -n 256\n  <\/pre>\n<p><\/code>\n<\/div>\n<p>Burada:<\/p>\n<ul>\n<li><code>-m path\/to\/your\/model.gguf<\/code>: Nicelenmi\u015f modelinizin yolunu belirtir.<\/li>\n<li><code>-p \"...\"<\/code>: Modelinize g\u00f6ndermek istedi\u011finiz istem (prompt) metnini i\u00e7erir.<\/li>\n<li><code>-n 256<\/code>: Modelin \u00fcretece\u011fi maksimum token say\u0131s\u0131n\u0131 belirler.<\/li>\n<\/ul>\n<p>llama.cpp'nin en \u00f6nemli optimizasyonlar\u0131ndan biri olan nicelme (quantization), model boyutunu ve hesaplama gereksinimlerini b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131r. Nicelme seviyeleri (Q4_K_M, Q8_0 vb.), modelin hassasiyetini ve performans\u0131n\u0131 dengelemek i\u00e7in farkl\u0131 se\u00e7enekler sunar. \u00d6rne\u011fin, Q4_K_M genellikle iyi bir denge sunarken, Q8_0 daha b\u00fcy\u00fck boyutlu ancak daha y\u00fcksek hassasiyetli bir model demektir. Nicelme i\u015flemi, genellikle model d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme beti\u011fi s\u0131ras\u0131nda yap\u0131l\u0131r. En uygun nicelme seviyesini se\u00e7mek, genellikle deneme-yan\u0131lma yoluyla ve uygulaman\u0131z\u0131n gerektirdi\u011fi hassasiyet ile performans aras\u0131ndaki dengeye ba\u011fl\u0131d\u0131r. \u00d6rne\u011fin, d\u00fc\u015f\u00fck kaynakl\u0131 bir cihazda \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken Q4_K_M gibi daha agresif bir nicelme seviyesi tercih edilebilirken, daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir sistemde Q8_0 gibi daha y\u00fcksek hassasiyetli bir nicelme daha uygun olabilir.<\/p>\n<div class=\"expert-tip\">\n  Uzman \u0130pucu: Modelinizi nicelerken, farkl\u0131 quantization seviyelerini (\u00f6rne\u011fin Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0) deneyin. Her seviyenin bellek kullan\u0131m\u0131, h\u0131z ve model hassasiyeti \u00fczerinde farkl\u0131 etkileri olacakt\u0131r. Optimum dengeyi bulmak, uygulaman\u0131z i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir.\n<\/div>\n<p>llama.cpp ayn\u0131 zamanda geli\u015fmi\u015f optimizasyon teknikleri de kullan\u0131r. Bunlar aras\u0131nda, CPU'lar i\u00e7in SIMD (AVX, NEON) komut setlerini kullanma, \u00f6nbellekleme mekanizmalar\u0131 ve \u00e7oklu i\u015f par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131 (multi-threading) deste\u011fi yer al\u0131r. Son s\u00fcr\u00fcmleriyle birlikte, GPU offloading (CUDA, Metal, OpenCL) deste\u011fi de eklenerek, daha g\u00fc\u00e7l\u00fc sistemlerde CPU'nun yan\u0131 s\u0131ra GPU'lar\u0131n g\u00fcc\u00fcnden de faydalanma imkan\u0131 sunulmu\u015ftur. Bu, \u00f6zellikle daha b\u00fcy\u00fck ba\u011flam pencerelerine sahip modelleri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131rken veya daha h\u0131zl\u0131 yan\u0131t s\u00fcreleri gerekti\u011finde \u00f6nemli bir performans art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flar. llama.cpp'nin bu yetenekleri, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin geni\u015f bir yelpazedeki donan\u0131m platformlar\u0131nda, hatta eskiden imkans\u0131z oldu\u011fu d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclen yerlerde bile \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131labilmesini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar.<\/p>\n<h2>\u0130leri Seviye Optimizasyon Teknikleri ve Ger\u00e7ek D\u00fcnya Senaryolar\u0131<\/h2>\n<p>LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 h\u0131zland\u0131rmak sadece temel optimizasyonlarla s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir. Performans\u0131 daha da ileri ta\u015f\u0131mak isteyenler i\u00e7in, donan\u0131m h\u0131zland\u0131rma, \u00f6zel kerneller ve dikkatli bellek y\u00f6netimi gibi ileri seviye teknikler devreye girer. Bu b\u00f6l\u00fcmde, bu teknikleri inceleyecek ve ard\u0131ndan ger\u00e7ek d\u00fcnya vaka analizleri ile bu optimizasyonlar\u0131n somut faydalar\u0131n\u0131 g\u00f6sterece\u011fiz.<\/p>\n<h3>Donan\u0131m H\u0131zland\u0131rma ve \u00d6zel Kerneller: Daha Fazla G\u00fc\u00e7 \u0130\u00e7in Ne Yap\u0131labilir?<\/h3>\n<p>LLM'lerin \u00e7\u0131kar\u0131m performans\u0131, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde altta yatan donan\u0131m\u0131n yeteneklerine ve bu yeteneklerin yaz\u0131l\u0131m taraf\u0131ndan ne kadar etkin kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Modern CPU'lar, AVX, AVX2, AVX512 (Intel\/AMD) ve NEON (ARM) gibi \u00f6zel SIMD (Single Instruction, Multiple Data) komut setleri i\u00e7erir. Bu komut setleri, tek bir CPU d\u00f6ng\u00fcs\u00fcnde birden fazla veri \u00f6\u011fesi \u00fczerinde ayn\u0131 i\u015flemi yapmaya olanak tan\u0131r ve matris \u00e7arp\u0131mlar\u0131 gibi yo\u011fun say\u0131sal i\u015flemler i\u00e7in muazzam bir h\u0131z art\u0131\u015f\u0131 sa\u011flar. llama.cpp, bu komut setlerini C++ kodu i\u00e7inde do\u011frudan kullanarak veya derleyicinin bunlar\u0131 optimize etmesine izin vererek CPU'nun g\u00fcc\u00fcnden maksimum d\u00fczeyde faydalan\u0131r. Bu, \u00f6zellikle GPU'su olmayan veya d\u00fc\u015f\u00fck g\u00fc\u00e7l\u00fc kenar cihazlarda \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken kritik \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n<p>Bununla birlikte, en b\u00fcy\u00fck performans art\u0131\u015flar\u0131 genellikle GPU'lar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla elde edilir. NVIDIA'n\u0131n CUDA's\u0131, Apple'\u0131n Metal'i veya Khronos Group'un OpenCL'i gibi API'ler, genel ama\u00e7l\u0131 GPU hesaplama (GPGPU) i\u00e7in standartlar sunar. llama.cpp projesi, son d\u00f6nemde bu GPU API'leri i\u00e7in destek ekleyerek, modelin belirli katmanlar\u0131n\u0131n veya t\u00fcm hesaplamalar\u0131n GPU'ya devredilmesine (offloading) olanak tan\u0131m\u0131\u015ft\u0131r. Bu, \u00f6zellikle daha b\u00fcy\u00fck modeller veya daha h\u0131zl\u0131 token \u00fcretimi gerekti\u011finde, CPU'nun k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131 a\u015farak \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde h\u0131zlanma sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir transformer modelinin dikkat mekanizmas\u0131 veya feed-forward katmanlar\u0131, y\u00fczlerce veya binlerce paralel i\u015flem gerektirdi\u011finden GPU'larda \u00e7ok daha verimli \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/p>\n<p>Daha da ileri giderek, baz\u0131 durumlarda, standart k\u00fct\u00fcphanelerin veya \u00e7\u0131kar\u0131m motorlar\u0131n\u0131n sundu\u011fu optimizasyonlar yeterli olmayabilir. Bu gibi durumlarda, \"\u00f6zel kerneller\" yazmak gerekebilir. \u00d6zel kerneller, belirli bir donan\u0131m mimarisi (\u00f6rne\u011fin, belirli bir GPU modeli veya NPU - N\u00f6ral \u0130\u015flem Birimi) i\u00e7in optimize edilmi\u015f, d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli kod par\u00e7ac\u0131klar\u0131d\u0131r. Bunlar genellikle CUDA C++, OpenCL C veya Metal Shading Language gibi \u00f6zel dillerde yaz\u0131l\u0131r ve belirli bir n\u00f6ral a\u011f i\u015flemi i\u00e7in en verimli hesaplama stratejisini uygular. \u00d6rne\u011fin, e\u011fer modelinizde al\u0131\u015f\u0131lmad\u0131k bir aktivasyon fonksiyonu veya birle\u015ftirme (pooling) katman\u0131 varsa, bunu standart bir k\u00fct\u00fcphaneden \u00e7a\u011f\u0131rmak yerine, donan\u0131ma \u00f6zel, el ile optimize edilmi\u015f bir kernel yazmak performans\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir. Ancak bu, derinlemesine donan\u0131m bilgisi ve d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli programlama yetene\u011fi gerektiren karma\u015f\u0131k bir s\u00fcre\u00e7tir ve genellikle sadece en kritik performans darbo\u011fazlar\u0131 i\u00e7in d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclmelidir. Sonu\u00e7 olarak, donan\u0131m h\u0131zland\u0131rmadan maksimum verim almak i\u00e7in hem mevcut k\u00fct\u00fcphanelerin sundu\u011fu otomatik optimizasyonlar\u0131 kullanmak hem de gerekti\u011finde \u00f6zel \u00e7\u00f6z\u00fcmlere ba\u015fvurmak, LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131nda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an performans art\u0131\u015flar\u0131 sa\u011flayabilir.<\/p>\n<h3>Vaka Analizi: Edge Cihazlarda Verimli LLM Da\u011f\u0131t\u0131m\u0131<\/h3>\n<p>B\u00fcy\u00fck dil modellerini kenar cihazlarda (edge devices) \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak, bir\u00e7ok sekt\u00f6r i\u00e7in d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcc\u00fc bir potansiyele sahiptir. Geleneksel olarak, bu t\u00fcr modellerin bulut sunucular\u0131nda bar\u0131nd\u0131r\u0131lmas\u0131 gerekirken, C++, ONNX ve \u00f6zellikle llama.cpp'nin birle\u015fimi, bu paradigma\u0131 de\u011fi\u015ftirmektedir. Hayal edin ki, bir ak\u0131ll\u0131 ev hub'\u0131 veya bir end\u00fcstriyel IoT cihaz\u0131, internet ba\u011flant\u0131s\u0131 olmadan bile karma\u015f\u0131k do\u011fal dil anlama g\u00f6revlerini yerine getirebiliyor. Bu, gecikmeyi ortadan kald\u0131r\u0131r, gizlili\u011fi art\u0131r\u0131r (veri cihazda kal\u0131r) ve bulut maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr.<\/p>\n<p>Bir vaka analizi olarak, s\u0131n\u0131rl\u0131 i\u015flem g\u00fcc\u00fcne ve belle\u011fe sahip bir Raspberry Pi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan yerel bir sohbet botunu ele alal\u0131m. Geleneksel bir FP16 LLM modelinin (\u00f6rne\u011fin 7 milyar parametreli bir model), Raspberry Pi'nin 4GB veya 8GB RAM'ine s\u0131\u011fmas\u0131 veya \u00fczerinde kabul edilebilir bir h\u0131zda \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 imkans\u0131zd\u0131r. Ancak, llama.cpp'nin agresif nicelme teknikleri sayesinde bu durum de\u011fi\u015fiyor. \u0130lk olarak, Hugging Face Hub'dan se\u00e7ilen k\u00fc\u00e7\u00fck bir LLM (\u00f6rne\u011fin Mistral 7B'nin daha k\u00fc\u00e7\u00fck, \u00f6zel olarak e\u011fitilmi\u015f bir versiyonu veya Phi-2 gibi daha k\u00fc\u00e7\u00fck modeller) PyTorch format\u0131nda indirilir. Ard\u0131ndan, llama.cpp projesinin sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 Python betikleri kullan\u0131larak bu model, 4-bit veya 5-bit nicelenmi\u015f bir GGUF dosyas\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcl\u00fcr. Bu d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme i\u015flemi s\u0131ras\u0131nda modelin boyutu, orijinaline k\u0131yasla %75-80 oran\u0131nda azal\u0131r.<\/p>\n<p>\u00d6rne\u011fin, 7B parametreli bir modelin FP16 versiyonu yakla\u015f\u0131k 14GB yer kaplarken, Q4_K_M nicelenmi\u015f versiyonu sadece 4GB civar\u0131nda olabilir. Bu, Raspberry Pi'nin belle\u011fine rahatl\u0131kla s\u0131\u011fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Daha sonra, llama.cpp'nin C++ ile derlenmi\u015f ana program\u0131 Raspberry Pi \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131l\u0131r. Raspberry Pi'nin ARM tabanl\u0131 i\u015flemcisi, llama.cpp'nin NEON SIMD optimizasyonlar\u0131ndan faydalanarak \u015fa\u015f\u0131rt\u0131c\u0131 derecede iyi bir performans sergiler. Kullan\u0131c\u0131lar, yerel olarak \u00e7al\u0131\u015fan bu sohbet botuna sorular sorabilir, komutlar verebilir ve an\u0131nda yan\u0131tlar alabilirler. T\u00fcm s\u00fcre\u00e7 cihaz \u00fczerinde ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi i\u00e7in, internet ba\u011flant\u0131s\u0131na ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131k ortadan kalkar ve hassas verilerin cihaz d\u0131\u015f\u0131na \u00e7\u0131kmas\u0131 riski kalmaz. Bu t\u00fcr bir da\u011f\u0131t\u0131m, \u00f6zellikle askeri uygulamalar, gizlilik odakl\u0131 sa\u011fl\u0131k cihazlar\u0131 veya a\u011f ba\u011flant\u0131s\u0131n\u0131n g\u00fcvenilmez oldu\u011fu uzak konumlar gibi senaryolarda kritik avantajlar sunar.<\/p>\n<p>Bu vaka analizi, C++, ONNX (bir ara format olarak veya model format\u0131n\u0131n kendisi i\u00e7in) ve llama.cpp'nin bir araya geldi\u011finde, b\u00fcy\u00fck dil modellerinin da\u011f\u0131t\u0131m alan\u0131n\u0131 ne kadar geni\u015fletebilece\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a g\u00f6stermektedir. Bu teknolojiler sayesinde, yapay zeka sadece g\u00fc\u00e7l\u00fc sunucu \u00e7iftliklerinde de\u011fil, g\u00fcnl\u00fck hayat\u0131m\u0131zdaki m\u00fctevaz\u0131 cihazlarda da ak\u0131ll\u0131 yetenekler sunabilir hale gelmektedir.<\/p>\n<h3>Performans Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131: Optimizasyonun G\u00fcn\u00fcne Olan Etkisi<\/h3>\n<p>Optimizasyonlar\u0131n ger\u00e7ek d\u00fcnyadaki etkisini en iyi anlaman\u0131n yolu, farkl\u0131 yakla\u015f\u0131mlar\u0131n performans metriklerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmakt\u0131r. A\u015fa\u011f\u0131daki tablo, ayn\u0131 LLM modelinin (\u00f6rne\u011fin, bir 7B parametreli model) farkl\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131m y\u00f6ntemleri ve optimizasyon seviyeleriyle elde edilen hipotezsel performanslar\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir. Bu de\u011ferler, ortalama bir masa\u00fcst\u00fc CPU'sunda veya orta seviye bir GPU'da elde edilebilecek yakla\u015f\u0131k de\u011ferleri temsil eder ve donan\u0131m ile model boyutuna g\u00f6re de\u011fi\u015fiklik g\u00f6sterebilir.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Y\u00f6ntem<\/th>\n<th>Ortalama \u00c7\u0131kar\u0131m S\u00fcresi (token\/s)<\/th>\n<th>Bellek Kullan\u0131m\u0131 (GB)<\/th>\n<th>CPU Kullan\u0131m\u0131 (%)<\/th>\n<th>A\u00e7\u0131klama<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td data-label=\"Y\u00f6ntem\">Saf PyTorch (FP16)<\/td>\n<td data-label=\"Ortalama \u00c7\u0131kar\u0131m S\u00fcresi (token\/s)\">5-8<\/td>\n<td data-label=\"Bellek Kullan\u0131m\u0131 (GB)\">16<\/td>\n<td data-label=\"CPU Kullan\u0131m\u0131 (%)\">90+<\/td>\n<td data-label=\"A\u00e7\u0131klama\">Standart, optimize edilmemi\u015f PyTorch \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rma. Y\u00fcksek bellek ve CPU y\u00fck\u00fc.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-label=\"Y\u00f6ntem\">ONNX Runtime (FP16)<\/td>\n<td data-label=\"Ortalama \u00c7\u0131kar\u0131m S\u00fcresi (token\/s)\">8-12<\/td>\n<td data-label=\"Bellek Kullan\u0131m\u0131 (GB)\">14<\/td>\n<td data-label=\"CPU Kullan\u0131m\u0131 (%)\">80-90<\/td>\n<td data-label=\"A\u00e7\u0131klama\">ONNX grafi\u011fi optimizasyonlar\u0131 sayesinde hafif h\u0131z art\u0131\u015f\u0131 ve bellek azalmas\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-label=\"Y\u00f6ntem\">llama.cpp (Q4_K_M, CPU)<\/td>\n<td data-label=\"Ortalama \u00c7\u0131kar\u0131m S\u00fcresi (token\/s)\">20-30<\/td>\n<td data-label=\"Bellek Kullan\u0131m\u0131 (GB)\">4<\/td>\n<td data-label=\"CPU Kullan\u0131m\u0131 (%)\">50-70<\/td>\n<td data-label=\"A\u00e7\u0131klama\">4-bit nicelme ve C++ optimizasyonlar\u0131 ile ciddi performans ve bellek kazanc\u0131.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td data-label=\"Y\u00f6ntem\">llama.cpp (Q8_0, GPU Offload)<\/td>\n<td data-label=\"Ortalama \u00c7\u0131kar\u0131m S\u00fcresi (token\/s)\">50-100+<\/td>\n<td data-label=\"Bellek Kullan\u0131m\u0131 (GB)\">6 (GPU)<\/td>\n<td data-label=\"CPU Kullan\u0131m\u0131 (%)\">20-40<\/td>\n<td data-label=\"A\u00e7\u0131klama\">8-bit nicelme ve GPU'ya devredilen hesaplamalar ile en y\u00fcksek performans.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Bu tabloya bakt\u0131\u011f\u0131m\u0131zda, saf PyTorch (FP16) ile bir model \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131n, y\u00fcksek bellek t\u00fcketimi ve nispeten d\u00fc\u015f\u00fck token\/s oran\u0131yla sonu\u00e7land\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6r\u00fcyoruz. ONNX Runtime, model grafi\u011fi optimizasyonlar\u0131 sayesinde bir miktar iyile\u015fme sa\u011flasa da, hala kayan nokta hassasiyetinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in bellek kullan\u0131m\u0131 y\u00fcksek kal\u0131r.<\/p>\n<p>Ancak llama.cpp ile nicelenmi\u015f bir modelin CPU \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131, hem bellek kullan\u0131m\u0131 hem de token \u00fcretim h\u0131z\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemli bir fark yarat\u0131r. 4-bit nicelme (Q4_K_M) ile bellek kullan\u0131m\u0131 dramatik bir \u015fekilde d\u00fc\u015ferken, C++ seviyesindeki optimizasyonlar sayesinde \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131z\u0131 \u00fc\u00e7 kattan fazla artabilir. En etkileyici sonu\u00e7lar ise llama.cpp'nin GPU offloading yetenekleri kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda elde edilir. Q8_0 gibi nispeten y\u00fcksek hassasiyetli bir nicelme seviyesinde bile, GPU'nun paralel i\u015flem g\u00fcc\u00fc sayesinde token\/s oran\u0131 katlanarak artar. Bu durumda CPU y\u00fck\u00fc de azal\u0131r, bu da di\u011fer g\u00f6revler i\u00e7in daha fazla kaynak kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n<p>Bu kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma, do\u011fru ara\u00e7lar ve optimizasyon teknikleri ile LLM \u00e7\u0131kar\u0131m\u0131nda ne kadar b\u00fcy\u00fck farklar yarat\u0131labilece\u011fini a\u00e7\u0131k\u00e7a ortaya koymaktad\u0131r. \u00d6zellikle maliyet ve eri\u015filebilirlik a\u00e7\u0131s\u0131ndan, llama.cpp'nin nicelme ve donan\u0131m optimizasyonlar\u0131, b\u00fcy\u00fck dil modellerini \u00e7ok daha geni\u015f bir kullan\u0131c\u0131 ve uygulama kitlesi i\u00e7in eri\u015filebilir hale getiriyor.<\/p>\n<h2>Sonu\u00e7: Gelece\u011fin Verimli Yapay Zekas\u0131 \u0130\u00e7in Bir Yol Haritas\u0131<\/h2>\n<p>B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) modern yapay zekan\u0131n itici g\u00fcc\u00fc olmaya devam ederken, bu modellerin verimli bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131, yayg\u0131n adaptasyonlar\u0131n\u0131n \u00f6n\u00fcndeki en b\u00fcy\u00fck engellerden biridir. Makalemiz boyunca ele ald\u0131\u011f\u0131m\u0131z gibi, C++, ONNX ve llama.cpp'nin sinerjisi, bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden gelmek i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc ve pratik \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunmaktad\u0131r. C++'\u0131n sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 d\u00fc\u015f\u00fck seviyeli kontrol ve performans, ONNX'in sundu\u011fu model ta\u015f\u0131nabilirli\u011fi ve llama.cpp'nin agresif nicelme ve donan\u0131m optimizasyonlar\u0131, bir araya gelerek LLM'leri hem daha h\u0131zl\u0131 hem de daha ekonomik hale getirir.<\/p>\n<p>Bu teknolojilerin kullan\u0131m\u0131, sadece bulut tabanl\u0131 yapay zeka hizmetlerinin maliyetlerini d\u00fc\u015f\u00fcrmekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda LLM'lerin kenar cihazlarda, ak\u0131ll\u0131 telefonlarda veya g\u00f6m\u00fcl\u00fc sistemlerde \u00e7al\u0131\u015fabilmesinin \u00f6n\u00fcn\u00fc a\u00e7ar. Bu sayede, internet ba\u011flant\u0131s\u0131ndan ba\u011f\u0131ms\u0131z, gizlili\u011fi \u00f6n planda tutan ve an\u0131nda yan\u0131t veren yapay zeka uygulamalar\u0131 geli\u015ftirmek m\u00fcmk\u00fcn hale gelir. Ge\u00e7ti\u011fimiz birka\u00e7 y\u0131l i\u00e7inde LLM'lerin geli\u015fimi inan\u0131lmaz bir h\u0131zla ger\u00e7ekle\u015fti ve bu h\u0131z\u0131n devam edece\u011fine \u015f\u00fcphe yok. Gelecekte, daha da verimli model mimarileri, donan\u0131m-yaz\u0131l\u0131m ortak tasar\u0131m\u0131 ve optimize edilmi\u015f \u00e7\u0131kar\u0131m motorlar\u0131 sayesinde yapay zeka, hayat\u0131m\u0131z\u0131n her alan\u0131na daha da derinlemesine n\u00fcfuz edecektir. C++, ONNX ve llama.cpp gibi ara\u00e7lar, bu heyecan verici gelece\u011fin in\u015faat bloklar\u0131 olmaya devam edecektir.<\/p>\n<h3>S\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h3>\n<p><strong>Soru 1: llama.cpp sadece CPU'da m\u0131 \u00e7al\u0131\u015f\u0131r?<\/strong><\/p>\n<p>Cevap: Hay\u0131r, llama.cpp ba\u015flang\u0131\u00e7ta \u00f6zellikle CPU'lar i\u00e7in optimize edilmi\u015f olsa da, son s\u00fcr\u00fcmleriyle birlikte CUDA (NVIDIA GPU'lar), Metal (Apple GPU'lar) ve OpenCL (genel GPU'lar) gibi GPU h\u0131zland\u0131rma teknolojileri i\u00e7in de destek sunmaktad\u0131r. Bu, modelin baz\u0131 katmanlar\u0131n\u0131 veya tamam\u0131n\u0131 GPU'ya devrederek daha y\u00fcksek performans elde etmenizi sa\u011flar.<\/p>\n<p><strong>Soru 2: ONNX'e d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmek her zaman performans\u0131 art\u0131r\u0131r m\u0131?<\/strong><\/p>\n<p>Cevap: ONNX, modellerin ta\u015f\u0131nabilirli\u011fini ve \u00e7e\u015fitli \u00e7\u0131kar\u0131m motorlar\u0131 taraf\u0131ndan optimize edilmesini sa\u011flar. Genellikle ONNX Runtime gibi optimize edicilerle birlikte kullan\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda performansta art\u0131\u015f g\u00f6zlemlenir. Ancak, performans art\u0131\u015f\u0131 modelin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na, orijinal framework'\u00fcn optimizasyonlar\u0131na ve kullan\u0131lan ONNX Runtime backend'ine g\u00f6re de\u011fi\u015fiklik g\u00f6sterebilir. Her zaman deneme ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma yapmak en iyisidir.<\/p>\n<p><strong>Soru 3: Quantization (niceleme) ne anlama geliyor ve hangi seviyeyi se\u00e7meliyim?<\/strong><\/p>\n<p>Cevap: Quantization (niceleme), bir modelin a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 ve aktivasyonlar\u0131n\u0131 daha d\u00fc\u015f\u00fck bit derinli\u011fine (\u00f6rne\u011fin 32-bit kayan noktadan 4-bit tam say\u0131ya) d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme i\u015flemidir. Bu, model boyutunu ve bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde azalt\u0131rken, hesaplama h\u0131z\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r. Hangi nicelme seviyesini se\u00e7ece\u011finiz (\u00f6rne\u011fin Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0), uygulaman\u0131z\u0131n gerektirdi\u011fi performans, bellek k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 ve model hassasiyeti aras\u0131ndaki dengeye ba\u011fl\u0131d\u0131r. Daha d\u00fc\u015f\u00fck bit derinlikleri daha az bellek ve daha h\u0131zl\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131m sunar ancak modelin do\u011frulu\u011funda hafif bir d\u00fc\u015f\u00fc\u015fe neden olabilir. Genellikle Q4_K_M veya Q5_K_M, iyi bir performans\/kalite dengesi sunar.<\/p>\n<p><strong>Soru 4: Kendi C++ \u00e7\u0131kar\u0131m motorumu yazmal\u0131 m\u0131y\u0131m?<\/strong><\/p>\n<p>Cevap: \u00c7o\u011fu durumda, llama.cpp veya ONNX Runtime gibi mevcut ve y\u00fcksek d\u00fczeyde optimize edilmi\u015f \u00e7\u0131kar\u0131m motorlar\u0131n\u0131 kullanmak \u00e7ok daha pratik ve verimlidir. Kendi \u00e7\u0131kar\u0131m motorunuzu yazmak, derinlemesine C++ bilgisi, donan\u0131m optimizasyonlar\u0131 konusunda uzmanl\u0131k ve \u00e7ok fazla zaman gerektiren karma\u015f\u0131k bir i\u015ftir. Ancak, \u00e7ok \u00f6zel donan\u0131m k\u0131s\u0131tlamalar\u0131n\u0131z varsa, benzersiz bir model mimariniz varsa veya mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmlerin performans darbo\u011fazlar\u0131n\u0131 a\u015fman\u0131z gerekiyorsa, \u00f6zel bir C++ \u00e7\u0131kar\u0131m motoru geli\u015ftirmek bir se\u00e7enek olabilir. Yine de, \u00f6nce mevcut \u00e7\u00f6z\u00fcmlerin yeteneklerini sonuna kadar ke\u015ffetmeniz \u00f6nerilir.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM&#8217;ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli&hellip;","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":[1342],"tags":[],"class_list":{"0":"post-33959","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-ai","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.5 (Yoast SEO v25.3.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM&#039;ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli bir sorun te\u015fkil ediyor. Bu makalede, C++, ONNX ve llama.cpp gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar\u0131n bir araya gelerek bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden nas\u0131l geldi\u011fini ve verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in nas\u0131l bir yol haritas\u0131 \u00e7izdi\u011fini ke\u015ffedin.\" \/>\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\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM&#039;ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli bir sorun te\u015fkil ediyor. Bu makalede, C++, ONNX ve llama.cpp gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar\u0131n bir araya gelerek bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden nas\u0131l geldi\u011fini ve verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in nas\u0131l bir yol haritas\u0131 \u00e7izdi\u011fini ke\u015ffedin.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2025-11-09T06:01:15+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=\"27 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI\",\"datePublished\":\"2025-11-09T06:01:15+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/\"},\"wordCount\":5117,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"articleSection\":[\"AI\"],\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2025\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/\",\"name\":\"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2025-11-09T06:01:15+00:00\",\"description\":\"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli bir sorun te\u015fkil ediyor. Bu makalede, C++, ONNX ve llama.cpp gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar\u0131n bir araya gelerek bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden nas\u0131l geldi\u011fini ve verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in nas\u0131l bir yol haritas\u0131 \u00e7izdi\u011fini ke\u015ffedin.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI\"}]},{\"@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":"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli bir sorun te\u015fkil ediyor. Bu makalede, C++, ONNX ve llama.cpp gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar\u0131n bir araya gelerek bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden nas\u0131l geldi\u011fini ve verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in nas\u0131l bir yol haritas\u0131 \u00e7izdi\u011fini ke\u015ffedin.","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\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli bir sorun te\u015fkil ediyor. Bu makalede, C++, ONNX ve llama.cpp gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar\u0131n bir araya gelerek bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden nas\u0131l geldi\u011fini ve verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in nas\u0131l bir yol haritas\u0131 \u00e7izdi\u011fini ke\u015ffedin.","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2025-11-09T06:01:15+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"27 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI","datePublished":"2025-11-09T06:01:15+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/"},"wordCount":5117,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"articleSection":["AI"],"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#respond"]}],"copyrightYear":"2025","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/","name":"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2025-11-09T06:01:15+00:00","description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM'ler) hayat\u0131m\u0131z\u0131n vazge\u00e7ilmez bir par\u00e7as\u0131 haline gelirken, bu modellerin \u00e7\u0131kar\u0131m h\u0131zlar\u0131 ve maliyetleri hala \u00f6nemli bir sorun te\u015fkil ediyor. Bu makalede, C++, ONNX ve llama.cpp gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc ara\u00e7lar\u0131n bir araya gelerek bu zorluklar\u0131n \u00fcstesinden nas\u0131l geldi\u011fini ve verimli yapay zeka uygulamalar\u0131 i\u00e7in nas\u0131l bir yol haritas\u0131 \u00e7izdi\u011fini ke\u015ffedin.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/llm-cikarimini-hizlandirma-c-onnx-ve-llama-cpp-ile-verimli-ai\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"LLM \u00c7\u0131kar\u0131m\u0131n\u0131 H\u0131zland\u0131rma: C++, ONNX ve llama.cpp ile Verimli AI"}]},{"@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\/33959","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=33959"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33959\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33959"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33959"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33959"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}