Büyük dil modelleri artık sadece bulut tabanlı sistemlerde değil, kişisel bilgisayarlarda da çalışabiliyor. ChatGPT, Gemini ve benzeri yapay zeka motorlarının yerel sürümleri güçlü donanımlara sahip bilgisayarlarda kullanılabiliyor. Günümüzde en alt segment sayılabilecek bir ekran kartı olan GeForce RTX 3050 bile bu tür yapay zeka modellerini çalıştırmak için tasarlanmış Tensor çekirdeklerini barındırıyor.
Büyük dil modelleri metin, ses, görüntü ve yazılım kodu gibi farklı veri türlerini analiz ederek kalıpları tanıyabiliyor ve belirli görevleri yerine getirebiliyor. Bu modeller genellikle devasa veri merkezlerinde çalışıyor ve internet üzerinden bulut tabanlı servislerle erişiliyor. Ancak RTX ekran kartlarında bulunan özel çekirdekler sayesinde bu modellerin yerel olarak kurulup çalıştırılması da mümkün hale geliyor.
Yerel çalıştırma özellikle yazılım geliştiriciler için büyük avantaj sağlıyor. Üretken yapay zekadan yararlanan programcılar, daha hızlı ve verimli kod yazabiliyor. Sadece yazılım geliştirme değil, sağlık, bilim ve oyun sektörleri de bu teknolojiden faydalanıyor. İlaç şirketleri hastalıklar için yeni tedavi yöntemleri tasarlarken yapay zekadan yararlanıyor, bilim insanları büyük veri kümelerini analiz ediyor, oyun severler ise sistem kaynaklarını daha verimli kullanarak kare hızlarını artırabiliyor.
Yerel kurulumların en önemli avantajlarından biri de internet bağlantısına ihtiyaç duymadan yüksek işlem kapasitesi sunabilmesi. Bu sayede yapay zeka sistemleri toplantı özetleri çıkarabiliyor, veri analizi yapabiliyor, çeviri ve rota planlama gibi görevleri tamamen bilgisayar üzerinde gerçekleştirebiliyor. Bu gelişme üretken yapay zekanın erişimini bulut hizmetlerinden bağımsız hale getirerek daha fazla kullanıcıya ulaşmasının önünü açıyor.
Yerel yapay zeka kurulumu nasıl yapılır?
Yerel yapay zekayı çalıştırmak için öncelikle donanım tarafında uyumlu bir sistemin bulunması gerekiyor. Tensor çekirdeklerine sahip GeForce RTX ekran kartları bu kurulumlar için yeterli gücü sağlıyor. Bununla birlikte en az 16 GB RAM ve güncel bir işlemci sistemin verimli çalışması açısından önem taşıyor. Daha gelişmiş modeller için GPU belleğinin de yüksek olması gerekiyor.
Yazılım tarafında ise yerel model çalıştırmayı kolaylaştıran platformlar kullanılıyor. Bu alanda en çok tercih edilenlerden bazıları Ollama, LM Studio ve GPT4All. Bu yazılımlar, kullanıcıların büyük dil modellerini basit bir arayüz veya tek komutla indirip kurmasına olanak tanıyor. Kurulum tamamlandıktan sonra modeller internet bağlantısı olmadan doğrudan bilgisayarın donanımı üzerinde çalışıyor.
Kurulum sonrasında yapay zekanın hangi görevlerde kullanılacağına bağlı olarak farklı model dosyaları yüklenebiliyor. Dil işleme, kod üretimi, veri analizi ya da sesli asistan görevleri için ayrı modeller tercih edilebiliyor. Daha ileri düzey kullanıcılar birden fazla modeli aynı anda çalıştırarak sistemi farklı görevlere bölebiliyor. Bu yöntem yerel bilgisayar üzerinde çok yönlü bir yapay zeka altyapısı kurmayı mümkün kılıyor.
Tüm işlemlerin yerel olarak gerçekleşmesi veri güvenliğini de artırıyor. Modellerin çalışması sırasında bilgiler dış sunuculara gönderilmiyor. Bu durum özellikle kurumsal ağlar, yazılım geliştirme ekipleri ve gizlilik gerektiren araştırma ortamları için kritik önem taşıyor. Ayrıca internet bağlantısına bağımlı olunmaması sistemin kesintisiz şekilde yüksek performansla çalışmasını sağlıyor.
Doğru donanım, uygun yazılım ve optimize edilmiş bir model seçimiyle kullanıcılar büyük dil modellerini tamamen yerel bilgisayarlarında çalıştırabiliyor. Bu yöntem üretken yapay zekaya erişimi bulut servislerinden bağımsız hale getirerek hem bireysel hem de kurumsal kullanımda yeni bir dönem başlatıyor.
Başlamadan önce (donanım kontrolü)
- RTX 20/30/40 serisi bir ekran kartı ve Tensor çekirdekleri (tercihen 6–8 GB+ VRAM).
- En az 16 GB RAM, SSD’de 10–20 GB boş alan.
- NVIDIA sürücülerini güncelle (GeForce Experience veya nvidia.com).
- Windows 10/11, macOS 13+, ya da güncel bir Linux sürümü.
Yöntem 1 — Arayüzle en kolay kurulum (LM Studio)
- LM Studio’yu resmi sitesinden indir ve yükle
- Uygulamayı aç → Settings > Hardware bölümünden GPU seçili olduğundan emin ol.
- Models sekmesine gir → arama çubuğuna yaz: Llama 3.1 8B Instruct (Q4/Küçük boy) → Download.
- İndirme bittiğinde Chat sekmesine geç → model listesinden indirdiğin modeli seç → Start.
- Türkçe istem girerek test et. Uzunsa yanıt sınırlaması için Max tokens değerini düşür.
- Dış uygulamalardan kullanmak istersen Server/API anahtarını açık konuma getir (lokalde çalışır).
Yöntem 2 — Komut satırıyla hızlı kurulum (Ollama)
- Ollama’yı indir ve kur (Windows/Mac/Linux için tek tık kurulum).
- Terminal/Komut İstemi’ni aç.
- Modeli indir:
- Küçük ve hızlı: ollama pull llama3.1:8b-instruct-q4
- Daha güçlü (daha fazla VRAM): ollama pull llama3.1:70b-q4
- Sohbeti başlat: ollama run llama3.1:8b-instruct-q4
- Her şey yerelde çalışır, interneti kapatsan bile yanıt üretmeye devam eder.
İşini kolaylaştıracak eklentiler ve kullanım ipuçları
- Metin dosyalarıyla çalışma (RAG): Belgelerini bir klasöre koyup, LM Studio’nun “Documents” özelliği veya AnythingLLM gibi yerel bir araçla içeriği indeksleyerek sorular sor.
- Sesle giriş/çıktı: OS’in yerel konuşma-metin ve metin-konuşma hizmetlerini modele bağlayarak sesli asistan gibi kullan.
- Kod üretimi: Kod odaklı küçük modeller (örn. Code Llama 7/13B Q4) daha az VRAM’le hızlı yanıt verir.
- VRAM planlaması (kabaca): 7–8B (Q4) ≈ 4–6 GB, 13B (Q4) ≈ 8–10 GB, 70B (Q4) ≈ 20 GB+; VRAM yetmezse CPU’da yavaş çalışır.
Sorun giderme (kısa)
- Model inmiyor: Diskte yer aç; farklı bir ayna/model varyantı (Q4/Q5) dene.
- GPU kullanılmıyor: Sürücüyü güncelle; LM Studio’da GPU seçimini, Ollama’da GPU desteğini etkinleştir.
- Bellek hatası: Daha küçük/kuantize model (Q4) seç; context length ve batch size değerlerini düşür.
- Yavaş yanıt: Arka plandaki uygulamaları kapat; güç planını Yüksek Performans yap.
