B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) kendi altyap\u0131n\u0131zda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak karma\u015f\u0131k g\u00f6r\u00fcnebilir. Peki, Ollama ile bu s\u00fcreci nas\u0131l basitle\u015ftirebilirsiniz? Bu rehberde, LLM \u00fcretim ortam\u0131n\u0131z\u0131 Ollama kullanarak nas\u0131l kuraca\u011f\u0131n\u0131z\u0131, temel kavramlar\u0131 ve pratik uygulamalar\u0131 \u00f6\u011freneceksiniz.<\/p>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fcz teknolojisinde B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM), metin \u00fcretimi, \u00e7eviri, kod yazma ve hatta yarat\u0131c\u0131 i\u00e7erik olu\u015fturma gibi bir\u00e7ok alanda devrim yarat\u0131yor. Ancak bu modelleri kendi sunucular\u0131m\u0131zda, yani \u00fcretim ortam\u0131m\u0131zda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak, genellikle ciddi donan\u0131m gereksinimleri ve karma\u015f\u0131k kurulum s\u00fcre\u00e7leri anlam\u0131na geliyor. \u0130\u015fte tam bu noktada Ollama devreye giriyor. Ollama, LLM’leri yerel makinenizde veya sunucular\u0131n\u0131zda kolayca indirip \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131z\u0131 sa\u011flayan, kullan\u0131m\u0131 basit bir ara\u00e7t\u0131r. Geli\u015ftiricilerin ve kurumlar\u0131n, LLM’lerin g\u00fcc\u00fcn\u00fc kendi verileriyle ve kendi altyap\u0131lar\u0131nda deneyimlemeleri i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015ft\u0131r. Temel amac\u0131, karma\u015f\u0131k kurulumlar\u0131 ve yap\u0131land\u0131rmalar\u0131 soyutlayarak, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n do\u011frudan modellerle etkile\u015fim kurmas\u0131na odaklanmas\u0131n\u0131 sa\u011flamakt\u0131r. Bu, \u00f6zellikle LLM’leri prototipleme, test etme veya belirli i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na entegre etme a\u015famas\u0131nda olanlar i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantajd\u0131r. Ollama, pop\u00fcler a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 LLM’leri (\u00f6rne\u011fin Llama 2, Mistral, Gemma) tek bir komutla indirip \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu, her model i\u00e7in ayr\u0131 ayr\u0131 ba\u011f\u0131ml\u0131l\u0131klar\u0131 y\u00f6netme, model dosyalar\u0131n\u0131 indirme ve yap\u0131land\u0131rma zahmetini ortadan kald\u0131r\u0131r. Ayr\u0131ca, Ollama’n\u0131n sundu\u011fu API sayesinde, geli\u015ftirdi\u011finiz uygulamalar LLM’lerle kolayca entegre olabilir. Bu, LLM tabanl\u0131 \u00f6zelliklerinizi h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde olu\u015fturman\u0131z\u0131 ve test etmenizi sa\u011flar. \u00dcretim ortam\u0131 ba\u011flam\u0131nda Ollama kullanman\u0131n en b\u00fcy\u00fck faydalar\u0131ndan biri, veri gizlili\u011fi ve g\u00fcvenli\u011fidir. Hassas verileriniz, bulut tabanl\u0131 hizmetlere g\u00f6nderilmek yerine kendi altyap\u0131n\u0131zda i\u015flenebilir. Bu, \u00f6zellikle finans, sa\u011fl\u0131k veya kamu sekt\u00f6r\u00fc gibi s\u0131k\u0131 veri g\u00fcvenli\u011fi d\u00fczenlemelerine tabi olan sekt\u00f6rler i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Ollama’n\u0131n hafif yap\u0131s\u0131 ve optimize edilmi\u015f performans\u0131, orta d\u00fczey donan\u0131mlarda bile kabul edilebilir h\u0131zlarda LLM \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmay\u0131 m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar. Bu, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7ekli bulut altyap\u0131s\u0131 yat\u0131r\u0131m\u0131 yapmadan LLM’lerin potansiyelini ke\u015ffetmek isteyen k\u00fc\u00e7\u00fck ve orta \u00f6l\u00e7ekli i\u015fletmeler (KOB\u0130’ler) i\u00e7in de cazip bir se\u00e7enektir. Sonu\u00e7 olarak, Ollama, LLM’lerin eri\u015filebilirli\u011fini art\u0131rarak, daha fazla geli\u015ftiricinin ve kurumun bu g\u00fc\u00e7l\u00fc teknolojiyi benimsemesine ve yenilik\u00e7i \u00e7\u00f6z\u00fcmler \u00fcretmesine olanak tan\u0131r. Bu makalede, Ollama’y\u0131 kullanarak kendi LLM \u00fcretim ortam\u0131n\u0131z\u0131 nas\u0131l kurabilece\u011finizi ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz.<\/p>\n
Bu yolculu\u011fa \u00e7\u0131kmadan \u00f6nce, LLM’ler ve \u00fcretim ortam\u0131 gibi temel kavramlar\u0131 netle\u015ftirelim. B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (LLM), devasa metin veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f, insan dilini anlama ve \u00fcretme yetene\u011fine sahip yapay zeka modelleridir. Bu modeller, kelimeler aras\u0131ndaki istatistiksel ili\u015fkileri \u00f6\u011frenerek, verilen bir girdiye (prompt) dayanarak mant\u0131ksal ve ba\u011flamsal olarak tutarl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretebilirler. \u00d6rne\u011fin, bir LLM’ye “Gelecekteki ula\u015f\u0131m nas\u0131l olacak?” diye sordu\u011funuzda, ge\u00e7mi\u015f verilerinden \u00f6\u011frendi\u011fi bilgilere dayanarak otonom ara\u00e7lar, hiperloop sistemleri veya uzay yolculu\u011fu gibi olas\u0131 senaryolar hakk\u0131nda bir metin \u00fcretebilir. LLM’lerin yetenekleri sadece metin \u00fcretmekle s\u0131n\u0131rl\u0131 de\u011fildir; ayn\u0131 zamanda metin \u00f6zetleme, dil \u00e7evirisi, soru yan\u0131tlama, kod tamamlama ve hatta yarat\u0131c\u0131 yaz\u0131m gibi bir\u00e7ok karma\u015f\u0131k g\u00f6revi yerine getirebilirler. Bu modellerin arkas\u0131ndaki teknoloji genellikle derin \u00f6\u011frenme (deep learning) ve \u00f6zellikle Transformer mimarisi \u00fczerine kuruludur. \u00dcretim ortam\u0131 (production environment) ise, bir yaz\u0131l\u0131m\u0131n veya sistemin son kullan\u0131c\u0131lar taraf\u0131ndan eri\u015filebilir oldu\u011fu, canl\u0131 ve operasyonel halidir. Yani, bir web sitesinin canl\u0131ya al\u0131nmas\u0131, bir mobil uygulaman\u0131n App Store’da yay\u0131nlanmas\u0131 veya bir yapay zeka modelinin ger\u00e7ek d\u00fcnya problemlerini \u00e7\u00f6zmek i\u00e7in kullan\u0131lmaya ba\u015flanmas\u0131, \u00fcretim ortam\u0131nda ger\u00e7ekle\u015fir. LLM’ler i\u00e7in \u00fcretim ortam\u0131 kurmak, modelin sadece geli\u015ftirme a\u015famas\u0131nda de\u011fil, ayn\u0131 zamanda ger\u00e7ek zamanl\u0131 olarak kullan\u0131c\u0131 isteklerine yan\u0131t verebilece\u011fi, g\u00fcvenilir ve \u00f6l\u00e7eklenebilir bir altyap\u0131 olu\u015fturmak anlam\u0131na gelir. Bu, modelin s\u00fcrekli \u00e7al\u0131\u015f\u0131r durumda olmas\u0131n\u0131, h\u0131zl\u0131 yan\u0131t vermesini ve olas\u0131 hatalara kar\u015f\u0131 dayan\u0131kl\u0131 olmas\u0131n\u0131 gerektirir. Ayr\u0131ca, \u00fcretim ortam\u0131nda modelin g\u00fcvenli\u011fi, veri gizlili\u011fi ve performans optimizasyonu gibi konular da b\u00fcy\u00fck \u00f6nem ta\u015f\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir m\u00fc\u015fteri hizmetleri chatbot’u olarak kullan\u0131lan bir LLM’nin, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n gizli bilgilerini koruyarak h\u0131zl\u0131 ve do\u011fru yan\u0131tlar vermesi beklenir. Ollama’n\u0131n devreye girdi\u011fi yer tam olarak buras\u0131d\u0131r. Geleneksel LLM da\u011f\u0131t\u0131m y\u00f6ntemleri, karma\u015f\u0131k sunucu yap\u0131land\u0131rmalar\u0131, \u00f6zel k\u00fct\u00fcphane y\u00f6netimi ve donan\u0131m optimizasyonu gerektirebilir. Ollama ise bu s\u00fcreci basitle\u015ftirerek, LLM’leri bir uygulama gibi kolayca indirip \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu sayede, geli\u015ftiriciler ve i\u015fletmeler, karma\u015f\u0131k altyap\u0131 y\u00f6netimiyle u\u011fra\u015fmak yerine, LLM’lerin sundu\u011fu yeteneklere odaklanabilirler. Bu makalenin ilerleyen b\u00f6l\u00fcmlerinde, Ollama’y\u0131 kullanarak bu \u00fcretim ortam\u0131n\u0131 nas\u0131l kurabilece\u011finizi ad\u0131m ad\u0131m g\u00f6rece\u011fiz.<\/p>\n
\u00dcretim ortam\u0131n\u0131za Ollama’y\u0131 kurmak, d\u00fc\u015f\u00fcnd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fczden \u00e7ok daha kolay. \u00d6ncelikle, Ollama’n\u0131n resmi web sitesine giderek i\u015fletim sisteminize uygun s\u00fcr\u00fcm\u00fc indirmeniz gerekiyor. Ollama, Windows, macOS ve Linux i\u00e7in kullan\u0131labilir s\u00fcr\u00fcmlere sahiptir. Kurulum sihirbaz\u0131n\u0131 takip ederek birka\u00e7 ad\u0131mda kurulumu tamamlayabilirsiniz. Kurulum tamamland\u0131ktan sonra, komut sat\u0131r\u0131n\u0131 (Terminal, Command Prompt veya PowerShell) a\u00e7arak Ollama ile etkile\u015fime ge\u00e7meye haz\u0131r olacaks\u0131n\u0131z. \u0130lk ad\u0131m, \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak istedi\u011finiz bir LLM’yi indirmektir. Ollama’n\u0131n destekledi\u011fi modellerin bir listesi mevcuttur ve bu listeye Ollama’n\u0131n web sitesinden veya komut sat\u0131r\u0131ndan eri\u015febilirsiniz. Pop\u00fcler modellerden biri olan Llama 2’yi indirmek i\u00e7in \u015fu komutu kullanabilirsiniz:<\/p>\n
ollama pull llama2<\/code><\/pre>\nBu komut, Llama 2 modelini Ollama’n\u0131n sunucular\u0131ndan indirip yerel makinenize kuracakt\u0131r. Modelin boyutuna ba\u011fl\u0131 olarak bu i\u015flem biraz zaman alabilir. \u0130ndirme tamamland\u0131ktan sonra, ayn\u0131 modelle sohbet etmeye ba\u015flayabilirsiniz. Bunun i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki komutu kullan\u0131n:<\/p>\n
ollama run llama2<\/code><\/pre>\nBu komut, Llama 2 modelini \u00e7al\u0131\u015ft\u0131racak ve size bir komut istemi (prompt) sunacakt\u0131r. Art\u0131k modelle do\u011fal dilde sohbet edebilir, sorular sorabilir veya metin \u00fcretebilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, “Merhaba, bana k\u0131sa bir hikaye yazar m\u0131s\u0131n?” gibi bir istekte bulunabilirsiniz. Ollama, farkl\u0131 modelleri ayn\u0131 anda indirip y\u00f6netmenize olanak tan\u0131r. \u00d6rne\u011fin, Mistral modelini indirmek isterseniz:<\/p>\n
ollama pull mistral<\/code><\/pre>\nVe ard\u0131ndan Mistral ile sohbet etmek i\u00e7in:<\/p>\n
ollama run mistral<\/code><\/pre>\nBu esneklik, farkl\u0131 g\u00f6revler i\u00e7in en uygun modeli se\u00e7menize ve kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rman\u0131za olanak tan\u0131r. \u00dcretim ortam\u0131n\u0131zda hangi modelin en iyi performans\u0131 g\u00f6sterdi\u011fini test etmek i\u00e7in bu y\u00f6ntem olduk\u00e7a kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r. Ollama’n\u0131n bir di\u011fer \u00f6nemli \u00f6zelli\u011fi de modelleri listeleyebilmenizdir. Yerel olarak kurulu olan modelleri g\u00f6rmek i\u00e7in:<\/p>\n
ollama list<\/code><\/pre>\nkomutunu kullanabilirsiniz. Bu, hangi modellerin mevcut oldu\u011funu ve ne kadar yer kaplad\u0131klar\u0131n\u0131 g\u00f6rmenizi sa\u011flar. Ollama’n\u0131n temel kurulumu bu kadar basittir. \u015eimdi, bu modelleri nas\u0131l daha geli\u015fmi\u015f senaryolarda kullanabilece\u011fimize odaklanabiliriz.<\/p>\n
Ollama API’si ile Uygulama Entegrasyonu<\/h2>\n
Ollama’y\u0131 sadece bir sohbet arac\u0131 olarak kullanmakla kalmay\u0131p, kendi uygulamalar\u0131n\u0131zla entegre etmek de m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr. Ollama, yerel olarak \u00e7al\u0131\u015fan bir API sunar. Bu API sayesinde, geli\u015ftirdi\u011finiz herhangi bir uygulama (web uygulamas\u0131, mobil uygulama, masa\u00fcst\u00fc yaz\u0131l\u0131m\u0131 vb.) Ollama’n\u0131n sundu\u011fu LLM’lerle ileti\u015fim kurabilir. Bu entegrasyon, LLM’lerin g\u00fcc\u00fcn\u00fc do\u011frudan kendi \u00fcr\u00fcn ve hizmetlerinize dahil etmenizi sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir blog yaz\u0131s\u0131 olu\u015fturma arac\u0131n\u0131z varsa, bu arac\u0131 Ollama API’si arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla bir LLM’ye ba\u011flayarak otomatik i\u00e7erik \u00fcretimi yapabilirsiniz. API’ye eri\u015fmek i\u00e7in genellikle HTTP istekleri kullan\u0131l\u0131r. Ollama, varsay\u0131lan olarak http:\/\/localhost:11434<\/code> adresinde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bir LLM ile etkile\u015fim kurmak i\u00e7in v1\/chat\/completions<\/code> endpoint’ini kullanabilirsiniz. \u0130\u015fte Python ile basit bir \u00f6rnek:<\/p>\n\nimport requests\nimport json\n\ndef generate_text_with_ollama(prompt, model=\"llama2\"):\n url = \"http:\/\/localhost:11434\/v1\/chat\/completions\"\n headers = {\"Content-Type\": \"application\/json\"}\n data = {\n \"model\": model,\n \"messages\": [\n {\"role\": \"system\", \"content\": \"You are a helpful assistant.\"},\n {\"role\": \"user\", \"content\": prompt}\n ],\n \"stream\": False\n }\n response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))\n if response.status_code == 200:\n return response.json()['choices'][0]['message']['content']\n else:\n return f\"Error: {response.status_code} - {response.text}\"\n\n# \u00d6rnek kullan\u0131m\nprompt = \"Bana T\u00fcrkiye'nin en g\u00fczel plajlar\u0131ndan bahseden k\u0131sa bir metin yaz.\"\ngenerated_text = generate_text_with_ollama(prompt)\nprint(generated_text)<\/code><\/pre>\n<\/div>\nBu kod par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131, Ollama API’sine bir POST iste\u011fi g\u00f6ndererek Llama 2 modelinden bir yan\u0131t al\u0131r. prompt<\/code> de\u011fi\u015fkenine yazd\u0131\u011f\u0131n\u0131z metin, LLM’ye girdi olarak verilir ve modelin \u00fcretti\u011fi metin generated_text<\/code> de\u011fi\u015fkenine kaydedilir. Bu entegrasyon, LLM’leri sadece deneme yan\u0131lma yoluyla de\u011fil, ayn\u0131 zamanda otomatikle\u015ftirilmi\u015f i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131n bir par\u00e7as\u0131 olarak kullanman\u0131z\u0131 sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir e-ticaret sitesinde \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131 olu\u015fturmak, bir e-posta pazarlama kampanyas\u0131 i\u00e7in metinler haz\u0131rlamak veya bir geli\u015ftirme ortam\u0131nda kod \u00f6nerileri sunmak gibi bir\u00e7ok senaryoda bu API’yi kullanabilirsiniz. Ollama’n\u0131n API’si, basit ve anla\u015f\u0131l\u0131r bir yap\u0131ya sahiptir, bu da onu farkl\u0131 programlama dilleriyle kolayca entegre edilebilir k\u0131lar. Node.js, Go, Java gibi dillerde de benzer istekleri g\u00f6ndererek LLM’lerle etkile\u015fim kurabilirsiniz. \u00dcretim ortam\u0131nda, bu API \u00e7a\u011fr\u0131lar\u0131n\u0131 bir web sunucusu veya arka u\u00e7 hizmeti arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla y\u00f6netmek en yayg\u0131n yakla\u015f\u0131md\u0131r. Bu sayede, uygulaman\u0131z\u0131n kullan\u0131c\u0131 aray\u00fcz\u00fc LLM’nin karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131yla do\u011frudan muhatap olmaz, sadece API arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla sonu\u00e7lar\u0131 al\u0131r.<\/p>\n\u00dcretim Ortam\u0131 \u0130\u00e7in Optimizasyon ve \u00d6l\u00e7eklendirme<\/h2>\n
Ollama ile LLM’leri yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak harika bir ba\u015flang\u0131\u00e7 olsa da, \u00fcretim ortam\u0131nda performans, g\u00fcvenilirlik ve \u00f6l\u00e7eklenebilirlik kritik \u00f6neme sahiptir. Bu b\u00f6l\u00fcmde, Ollama tabanl\u0131 bir \u00fcretim ortam\u0131n\u0131 nas\u0131l optimize edebilece\u011finizi ve \u00f6l\u00e7eklendirebilece\u011finizi ele alaca\u011f\u0131z. \u0130lk olarak, donan\u0131m se\u00e7imi \u00f6nemlidir. LLM’ler, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck modeller, \u00f6nemli miktarda RAM ve i\u015flem g\u00fcc\u00fc gerektirir. \u00dcretim ortam\u0131n\u0131z i\u00e7in yeterli bellek (RAM) ve g\u00fc\u00e7l\u00fc bir CPU’ya sahip sunucular se\u00e7mek, modelin daha h\u0131zl\u0131 ve daha verimli \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flayacakt\u0131r. GPU kullan\u0131m\u0131, LLM’lerin \u00e7\u0131kar\u0131m (inference) h\u0131z\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir. E\u011fer b\u00fct\u00e7eniz ve altyap\u0131n\u0131z elveriyorsa, GPU h\u0131zland\u0131rmal\u0131 bir sunucu kurmak, yan\u0131t s\u00fcrelerini milisaniyelere indirebilir. Ollama, uyumlu GPU’larla otomatik olarak entegre olabilir. Modelleri optimize etmek de \u00f6nemlidir. Ollama, farkl\u0131 boyutlarda ve niceliklerde (quantization) modeller sunabilir. Niceliklendirme, modelin boyutunu k\u00fc\u00e7\u00fclterek daha az bellek ve i\u015flem g\u00fcc\u00fcyle \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar, ancak bazen do\u011fruluktan k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6d\u00fcnler verebilir. \u00dcretim ortam\u0131n\u0131z i\u00e7in en iyi dengeyi bulmak ad\u0131na farkl\u0131 niceliklendirme seviyelerindeki modelleri test edebilirsiniz. \u00d6rne\u011fin, 4-bit niceliklendirilmi\u015f bir model, 8-bit veya tam hassasiyetli bir modele g\u00f6re daha h\u0131zl\u0131 \u00e7al\u0131\u015fabilir. Ollama’n\u0131n model indirme komutunda belirli niceliklendirme seviyelerini belirtebilirsiniz. Ayr\u0131ca, birden fazla LLM \u00f6rne\u011fini ayn\u0131 anda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak i\u00e7in Ollama’y\u0131 bir servis olarak yap\u0131land\u0131rabilirsiniz. Linux sistemlerinde, systemd gibi servis y\u00f6neticileri kullanarak Ollama’n\u0131n otomatik olarak ba\u015flamas\u0131n\u0131 ve s\u00fcrekli \u00e7al\u0131\u015f\u0131r durumda kalmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz. Bu, sunucu yeniden ba\u015flat\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda veya Ollama \u00e7\u00f6kt\u00fc\u011f\u00fcnde otomatik olarak yeniden ba\u015flat\u0131lmas\u0131n\u0131 garanti eder. \u00d6l\u00e7eklenebilirlik s\u00f6z konusu oldu\u011funda, birden fazla sunucu \u00fczerinde Ollama \u00f6rnekleri \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak ve bir y\u00fck dengeleyici (load balancer) kullanarak gelen istekleri bu \u00f6rneklere da\u011f\u0131tmak yayg\u0131n bir stratejidir. Bu, artan trafik taleplerini kar\u015f\u0131laman\u0131za ve tek bir sunucunun a\u015f\u0131r\u0131 y\u00fcklenmesini \u00f6nlemenize yard\u0131mc\u0131 olur. Docker ve Kubernetes gibi konteynerle\u015ftirme ve orkestrasyon ara\u00e7lar\u0131, Ollama’y\u0131 \u00f6l\u00e7eklenebilir bir \u015fekilde da\u011f\u0131tmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar. Docker imajlar\u0131 olu\u015fturarak Ollama’y\u0131 paketleyebilir ve Kubernetes ile bu konteynerleri y\u00f6neterek otomatik \u00f6l\u00e7eklendirme, hata tolerans\u0131 ve kolay da\u011f\u0131t\u0131m sa\u011flayabilirsiniz. Son olarak, izleme (monitoring) ve g\u00fcnl\u00fckleme (logging) sistemleri kurmak, \u00fcretim ortam\u0131n\u0131z\u0131n sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve performans\u0131n\u0131 takip etmek i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Ollama’n\u0131n \u00fcretti\u011fi g\u00fcnl\u00fckleri toplayarak olas\u0131 hatalar\u0131 tespit edebilir, performans metriklerini izleyerek darbo\u011fazlar\u0131 belirleyebilir ve sistemin genel sa\u011fl\u0131\u011f\u0131n\u0131 s\u00fcrekli olarak kontrol edebilirsiniz. Prometheus ve Grafana gibi ara\u00e7lar, bu izleme ve g\u00f6rselle\u015ftirme ihtiya\u00e7lar\u0131 i\u00e7in pop\u00fcler se\u00e7eneklerdir.<\/p>\n
Vaka Analizi: Yerel Bir E-Ticaret Platformunda LLM Entegrasyonu<\/h2>\n
K\u00fc\u00e7\u00fck ve orta \u00f6l\u00e7ekli bir e-ticaret \u015firketi olan “Anadolu Hediyelikleri”, m\u00fc\u015fterilerine daha ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f bir al\u0131\u015fveri\u015f deneyimi sunmak istiyor. Mevcut sistemleri, \u00fcr\u00fcn \u00f6nerileri konusunda olduk\u00e7a s\u0131n\u0131rl\u0131. \u015eirket, LLM teknolojisini kullanarak bu sorunu \u00e7\u00f6zmeye karar veriyor ancak bulut tabanl\u0131 LLM hizmetlerinin maliyetinin ve veri gizlili\u011fi endi\u015felerinin fark\u0131nda. Bu noktada Ollama devreye giriyor. Anadolu Hediyelikleri, kendi sunucular\u0131nda Ollama’y\u0131 kurmaya karar veriyor. \u00d6ncelikle, yeterli RAM ve CPU’ya sahip bir sunucu temin ediyorlar. Ard\u0131ndan, Ollama’y\u0131 sunucuya kuruyorlar ve pop\u00fcler modellerden Mistral ve Llama 2’yi indiriyorlar. \u015eirketin web sitesi, mevcut PHP tabanl\u0131 altyap\u0131ya sahip. Geli\u015ftirme ekibi, Ollama’n\u0131n API’sini kullanarak bir PHP istemcisi olu\u015fturuyor. Bu istemci, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n gezdikleri \u00fcr\u00fcnlere, sepetlerine ve ge\u00e7mi\u015f sipari\u015flerine dayanarak LLM’ye bir prompt g\u00f6nderiyor. \u00d6rne\u011fin, bir kullan\u0131c\u0131 s\u0131k s\u0131k el yap\u0131m\u0131 seramik \u00fcr\u00fcnlerine bak\u0131yorsa, LLM’ye “Bu kullan\u0131c\u0131ya benzer el yap\u0131m\u0131 seramik \u00fcr\u00fcnleri \u00f6ner.” gibi bir prompt g\u00f6nderiliyor. LLM, bu prompt’a dayanarak daha alakal\u0131 \u00fcr\u00fcn \u00f6nerileri \u00fcretiyor. Bu \u00f6neriler daha sonra web sitesinde kullan\u0131c\u0131lara g\u00f6steriliyor. Ayr\u0131ca, \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 zenginle\u015ftirmek i\u00e7in de LLM kullan\u0131l\u0131yor. Mevcut \u00fcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131 k\u0131sa ve \u00f6z. LLM, \u00fcr\u00fcnlerin \u00f6zelliklerini ve hammaddelerini alarak daha \u00e7ekici ve detayl\u0131 a\u00e7\u0131klamalar olu\u015fturuyor. Bu sayede, \u00fcr\u00fcnlerin sat\u0131\u015f potansiyeli art\u0131yor. Vaka analizi sonu\u00e7lar\u0131 olduk\u00e7a olumlu. M\u00fc\u015fteri memnuniyeti art\u0131yor \u00e7\u00fcnk\u00fc kendilerine daha uygun \u00fcr\u00fcnler \u00f6neriliyor. \u00dcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131n kalitesinin artmas\u0131yla sat\u0131\u015flar da y\u00fckseliyor. En \u00f6nemlisi, t\u00fcm bu i\u015flemler \u015firketin kendi altyap\u0131s\u0131nda ger\u00e7ekle\u015fti\u011fi i\u00e7in veri gizlili\u011fi endi\u015feleri ortadan kalk\u0131yor ve bulut tabanl\u0131 hizmetlere \u00f6denen y\u00fcksek \u00fccretlerden ka\u00e7\u0131n\u0131lm\u0131\u015f oluyor. Ollama, Anadolu Hediyelikleri gibi k\u00fc\u00e7\u00fck ve orta \u00f6l\u00e7ekli i\u015fletmelerin bile LLM teknolojisinden faydalanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak rekabet avantaj\u0131 elde etmelerine yard\u0131mc\u0131 oluyor.<\/p>\n
\u0130leri D\u00fczey Kullan\u0131m: \u00d6zel Modeller ve \u0130nce Ayarlar<\/h2>\n
Ollama’n\u0131n sundu\u011fu temel modeller harika olsa da, belirli g\u00f6revler i\u00e7in daha da \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f LLM’lere ihtiya\u00e7 duyabilirsiniz. Bu noktada, kendi modellerinizi ince ayar (fine-tuning) yaparak veya mevcut modelleri \u00f6zel veri k\u00fcmelerinizle besleyerek Ollama \u00fcretim ortam\u0131n\u0131z\u0131 daha da g\u00fc\u00e7lendirebilirsiniz. \u0130nce ayar, \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f bir LLM’yi al\u0131p, belirli bir g\u00f6rev veya alan i\u00e7in daha k\u00fc\u00e7\u00fck, \u00f6zel bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde yeniden e\u011fitme i\u015flemidir. \u00d6rne\u011fin, hukuki metinler konusunda uzmanla\u015fm\u0131\u015f bir LLM’ye ihtiyac\u0131n\u0131z varsa, hukuk alan\u0131na ait metinlerden olu\u015fan bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde mevcut bir modeli ince ayarlayabilirsiniz. Bu, modelin hukuki terminolojiyi, yasal belgelerin yap\u0131s\u0131n\u0131 ve hukuki arg\u00fcmanlar\u0131 daha iyi anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Ollama, do\u011frudan ince ayar yapma yetene\u011fi sunmasa da, ince ayarlanm\u0131\u015f modelleri Docker imajlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla Ollama’ya entegre etmenize olanak tan\u0131r. Bu, modelinizi ba\u015fka bir platformda ince ayarlay\u0131p, ard\u0131ndan Ollama’n\u0131n API’si arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla eri\u015filebilir hale getirebilece\u011finiz anlam\u0131na gelir. \u00d6zel veri k\u00fcmeleriyle ince ayar yapman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra, Ollama’n\u0131n Prompt Engineering (Prompt M\u00fchendisli\u011fi) yeteneklerini de ileri d\u00fczeyde kullanabilirsiniz. Prompt m\u00fchendisli\u011fi, LLM’den istedi\u011finiz \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 almak i\u00e7in girdiyi (prompt) dikkatlice tasarlama sanat\u0131d\u0131r. Karma\u015f\u0131k g\u00f6revler i\u00e7in \u00f6zel prompt \u015fablonlar\u0131 olu\u015fturmak, LLM’nin performans\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir. \u00d6rne\u011fin, bir kod \u00fcretme g\u00f6revi i\u00e7in, istenen programlama dilini, fonksiyonun amac\u0131n\u0131, girdi ve \u00e7\u0131kt\u0131 parametrelerini a\u00e7\u0131k\u00e7a belirten detayl\u0131 bir prompt haz\u0131rlayabilirsiniz. Ollama’n\u0131n modelfile<\/code> \u00f6zelli\u011fi, modelleri daha da \u00f6zelle\u015ftirmenize olanak tan\u0131r. modelfile<\/code>, bir modelin yap\u0131land\u0131rmas\u0131n\u0131 ve davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 tan\u0131mlayan bir metin dosyas\u0131d\u0131r. Bu dosyada, modelin sistem mesajlar\u0131n\u0131, parametrelerini (\u00f6rne\u011fin, s\u0131cakl\u0131k, top-p \u00f6rneklemesi) ve hatta \u00f6zel g\u00f6revler i\u00e7in ek talimatlar\u0131 belirtebilirsiniz. Bu, daha kontroll\u00fc ve \u00f6ng\u00f6r\u00fclebilir LLM \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131 elde etmenizi sa\u011flar. \u00d6rne\u011fin, bir modelfile<\/code> kullanarak, modelin her zaman belirli bir formatta yan\u0131t vermesini veya belirli bir \u00fcslup kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilirsiniz. Ayr\u0131ca, Ollama’n\u0131n vekt\u00f6r veritabanlar\u0131 ile entegrasyonu da ileri d\u00fczey kullan\u0131m senaryolar\u0131 i\u00e7in kap\u0131 aralar. Vekt\u00f6r veritabanlar\u0131, metinleri say\u0131sal vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrerek, anlamsal olarak benzer metinleri h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde araman\u0131za olanak tan\u0131r. Bu, LLM’leri bilgi alma (retrieval-augmented generation – RAG) sistemlerinde kullanmak i\u00e7in idealdir. Kendi belgelerinizi veya veritabanlar\u0131n\u0131z\u0131 vekt\u00f6rlere d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcp bir vekt\u00f6r veritaban\u0131na y\u00fckleyebilir ve ard\u0131ndan LLM’ye bir soru sordu\u011funuzda, LLM \u00f6nce vekt\u00f6r veritaban\u0131ndan ilgili bilgileri al\u0131p, bu bilgileri kullanarak daha do\u011fru ve ba\u011flamsal yan\u0131tlar \u00fcretebilir. Bu, LLM’lerin g\u00fcncel ve \u00f6zel bilgilerle beslenmesini sa\u011flayarak, onlar\u0131n genel bilgi setlerinin \u00f6tesine ge\u00e7mesine olanak tan\u0131r.<\/p>\nS\u0131k\u00e7a Sorulan Sorular (SSS)<\/h2>\n\n- Ollama’y\u0131 kullanmak i\u00e7in g\u00fc\u00e7l\u00fc bir bilgisayara m\u0131 ihtiyac\u0131m var?<\/strong>
\n Ollama, LLM’leri yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131z\u0131 sa\u011flar. Modelin boyutuna ve karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na ba\u011fl\u0131 olarak orta d\u00fczey bir bilgisayar yeterli olabilir. Ancak, daha b\u00fcy\u00fck ve karma\u015f\u0131k modeller i\u00e7in daha fazla RAM ve i\u015flem g\u00fcc\u00fc gereklidir. GPU kullan\u0131m\u0131 performans\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131r\u0131r.<\/li>\n- Ollama ile hangi LLM modellerini kullanabilirim?<\/strong>
\n Ollama, Llama 2, Mistral, Gemma, Code Llama gibi pop\u00fcler a\u00e7\u0131k kaynakl\u0131 LLM’leri destekler. Ollama’n\u0131n resmi web sitesinde g\u00fcncel model listesini bulabilirsiniz.<\/li>\n- Ollama’y\u0131 \u00fcretim ortam\u0131nda kullanmak g\u00fcvenli midir?<\/strong>
\n Evet, Ollama, LLM’leri kendi altyap\u0131n\u0131zda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rman\u0131za olanak tan\u0131d\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in veri gizlili\u011fi a\u00e7\u0131s\u0131ndan g\u00fcvenlidir. Hassas verileriniz bulut hizmetlerine g\u00f6nderilmez. Ancak, sunucunuzun g\u00fcvenli\u011fini sa\u011flamak sizin sorumlulu\u011funuzdad\u0131r.<\/li>\n- Ollama’n\u0131n API’si hangi programlama dilleriyle uyumludur?<\/strong>
\n Ollama’n\u0131n API’si standart HTTP istekleri kulland\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in Python, JavaScript (Node.js), Go, Java ve di\u011fer bir\u00e7ok programlama diliyle uyumludur.<\/li>\n- Kendi ince ayarlanm\u0131\u015f (fine-tuned) modellerimi Ollama ile kullanabilir miyim?<\/strong>
\n Do\u011frudan Ollama i\u00e7inde ince ayar yapamazs\u0131n\u0131z, ancak modellerinizi ba\u015fka bir platformda ince ayarlay\u0131p, ard\u0131ndan Docker imajlar\u0131 arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla Ollama’ya entegre edebilir ve API’si \u00fczerinden eri\u015febilirsiniz.<\/li>\n<\/ul>\n#Ollama #LLM #YapayZeka #Makine\u00d6\u011frenmesi #\u00dcretimOrtam\u0131 #Teknoloji<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) kendi altyap\u0131n\u0131zda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak karma\u015f\u0131k g\u00f6r\u00fcnebilir. Peki, Ollama ile bu s\u00fcreci nas\u0131l basitle\u015ftirebilirsiniz?","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-43938","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\n
Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber - 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-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) kendi altyap\u0131n\u0131zda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak karma\u015f\u0131k g\u00f6r\u00fcnebilir. Peki, Ollama ile bu s\u00fcreci nas\u0131l basitle\u015ftirebilirsiniz?\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-08-08T06:07:13+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=\"16 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-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber\",\"datePublished\":\"2026-08-08T06:07:13+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/\"},\"wordCount\":3174,\"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-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/\",\"name\":\"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-08-08T06:07:13+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber\"}]},{\"@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 LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber - 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-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber","og_description":"B\u00fcy\u00fck Dil Modellerini (LLM) kendi altyap\u0131n\u0131zda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rmak karma\u015f\u0131k g\u00f6r\u00fcnebilir. Peki, Ollama ile bu s\u00fcreci nas\u0131l basitle\u015ftirebilirsiniz?","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-08-08T06:07:13+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"16 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber","datePublished":"2026-08-08T06:07:13+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/"},"wordCount":3174,"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-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/","name":"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-08-08T06:07:13+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/ollama-ile-llm-uretim-ortami-kurulumu-adim-adim-rehber\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Ollama ile LLM \u00dcretim Ortam\u0131 Kurulumu: Ad\u0131m Ad\u0131m Rehber"}]},{"@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\/43938","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=43938"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/43938\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=43938"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=43938"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=43938"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}