Modelleri Yerel Olarak Çalıştırmak İçin En İyi 10 LLM Aracı (Kasım 2026)

Bir LLM’yi yerel olarak çalıştırmak, hem bir model hem de bu modeli yükleyen, sunan veya modelle çalışmanıza olanak tanıyan yazılımı seçmek demektir. Bunlar birbirinden ayrı kararlardır. Masaüstü sohbet uygulaması, ekip arayüzü ve çıkarım motoru farklı sorunlara çözüm sunar; her biri yararlı olabilir ve çoğu zaman birlikte çalışır.

Aşağıdaki on aracı yerel çalışma akışları, pratik güçlü yönleri, yapılandırma gereksinimleri ve bireysel kullanıcılar ya da geliştiriciler için uygunlukları açısından bağımsız olarak değerlendirdik. Yeniden kullanılabilir bir yerel çalışma ortamı için genel önerimiz Ollama olmaya devam ediyor; LM Studio ise masaüstü kullanımına öncelik veren en güçlü alternatif. Sıralama, ölçülen çıkarım hızı kıyaslamalarına değil, iş akışlarına uygunluğa dayanıyor. Daha alt sıralardaki bir uzman aracı, teknik bir dağıtım için en iyi seçenek olabilir.

Bu rehber modellerin zekâsını değil, araçları karşılaştırıyor. İndirilebilir model seçenekleri için açık kaynaklı ve açık ağırlıklı LLM’ler rehberimize göz atın. Ayrıca yerel olarak çalışma olanağıyla yerel yürütmeyi birbirinden ayırın: Günümüzde pek çok uygulama, cihaz üzerinde çıkarımın yanı sıra bulut modelleri, web araması veya uzak araçlar da sunuyor.

LLM’leri Yerel Olarak Çalıştırmak İçin En İyi Araçların Karşılaştırması

Ne Tür Bir Yerel Yapay Zekâ Aracına İhtiyacınız Var?

Bireysel masaüstü kullanımı için: Sohbet için LM Studio veya Jan ile başlayın; belge iş akışları için AnythingLLM ya da GPT4All’ı, daha düzenli bir çoklu model çalışma alanı içinse Msty Studio’yu tercih edin. Deneyler ve ayrıntılı denetimler sadelikten daha önemliyse TextGen’i değerlendirmeye alın.

Uygulamalar ve paylaşımlı hizmetler için: Ollama kullanışlı bir yerel model sunucusu sağlar, llama.cpp motor üzerinde doğrudan denetim sunar, LocalAI ise farklı çıkarım türlerini ortak bir API katmanında bir araya getirir. Open WebUI, bir motorun üzerinde çalışabilen paylaşımlı bir arayüzdür. Bir ön yüz yüklemek, tek başına yetenekli bir model yüklemez veya bu modeli çalıştıracak donanımı sağlamaz.

Modelleri Yerel Olarak Çalıştırmak İçin En İyi 10 LLM Aracı

1. Ollama

Bu tanıtımda Ollama’ya bağlı bir iş akışı gösteriliyor. AnythingLLM’in yerleşik masaüstü motoru o zamandan beri değişti; bu farkı görmek için aşağıdaki tanıtımına bakın.

En uygun olduğu kullanım: Yerel model sunumu ve geliştirici entegrasyonları. Yerel yapay zekâ için yeniden kullanılabilir bir temel isteyen okurlara ilk önerimiz hâlâ Ollama. Model indirmelerini yönetir ve modelleri uygulamalara sunar; bu sayede tek bir sohbet penceresinin ötesinde de işe yarar. Geliştiriciler yerel bir uç noktayı kendi yazılımlarına bağlayabilir; diğer arayüzler de belge veya sohbet iş akışlarının altında çalışan motor olarak Ollama’yı kullanabilir.

Avantajı, geniş bir ekosistemle çevrili, görece basit bir model yönetimi iş akışı sunmasıdır. Kullanıcı, desteklenen bir modelle başlayabilir, modelin makinesine uygun olduğunu doğrulayabilir ve aynı kurulumu farklı uygulamalarda yeniden kullanabilir. Böylece model sunucusu seçimiyle arayüz seçimi birbirinden ayrılır. Ancak tanıdık bir istek biçimini kabul eden bir API, her modelin aynı araçları, yapılandırılmış çıktıları veya görüntü girdilerini destekleyeceğini garanti etmez.

Bugün önemli olan fark, Ollama’nın hem yerel hem de bulut modelleri sunmasıdır. İşlemeyi cihazda gerçekleştirmek istiyorsanız indirilmiş bir yerel model seçin. Belgelerinde ayrıca bulut özelliklerini ve web aramasını devre dışı bırakan, yalnızca yerel kullanıma yönelik bir yapılandırma da bulunuyor. Ollama’yı esnekliği ve entegrasyon olanakları nedeniyle ilk sıraya koyuyoruz; her cihazda en basit belge çalışma alanı ya da en hızlı motor olduğu için değil. Bağlam uzunluğunu veya eşzamanlı istek sayısını artırmadan önce modelin nerede çalıştığını ve bellek kullanımını kontrol edin.

Kaynak: Ollama belgeleri ve ürün bilgileri.

Ollama’yı ziyaret edin

2. LM Studio

En uygun olduğu kullanım: Masaüstünde model keşfi, sohbet ve yerel API’ler. LM Studio, görsel bir uygulama üzerinden yerel modelleri keşfetmek, indirmek ve kullanmak isteyenler için masaüstü odaklı en güçlü alternatifimiz. Ayrıca yerel sunucu ve geliştirici araçları da sunarak etkileşimli bir denemeden uygulama entegrasyonuna geçişi kolaylaştırıyor. Modelleri ve ayarları grafik arayüzde incelemeyi tercih edenler, Ollama yerine LM Studio’yu seçmekte haklı olabilir.

Üründe artık iş ve kodlama için geliştirilmiş ajanı Bionic de öne çıkıyor. Bu özellik deneyimi geleneksel sohbetin ötesine taşıyor; ancak okuyucular ajan yetenekleriyle temel model çalışma ortamını birbirinden ayırmalı. İndirilmiş modeller yerel sohbeti, belgelerle etkileşimi ve yerel sunucu kullanımını destekleyebilir; ancak bir ajanın ne kadar kullanışlı olduğu yine modelin yeteneklerine ve erişebildiği araçlara bağlıdır. LM Studio’nun çevrimdışı belgelerinde bu temel yerel iş akışları açıkça anlatılıyor.

En önemli avantajı, geliştirme olanağından vazgeçmeden kolay kullanılabilen bir arayüz sunmasıdır. Model uyumluluğu, kullanılabilir bellek ve yerel çalıştırmayla barındırılan çalıştırma arasındaki fark, uygulamadaki temel sınırlamalardır. Gizlilik politikası olan bir bulut seçeneği de sonuçta bulut çıkarımıdır. Çevrimdışı bir kuruluma güvenmeden önce gerekli modeli ve çalışma zamanı bileşenlerini indirin, ardından kullanmayı planladığınız iş akışını bağlantıyı keserek test edin. Yalnızca ana sayfada gösterilen ajan demolarına bakarak seçim yapmak yerine, gerçekten ihtiyaç duyduğunuz geliştirici araçlarını karşılaştırın.

Kaynak: LM Studio belgeleri ve ürün bilgileri.

LM Studio’yu ziyaret edin

3. Open WebUI

En uygun olduğu kullanım: Birden fazla kişinin kullanabildiği, kendi sunucunuzda barındırılan yapay zekâ arayüzü. Open WebUI’yi rakip bir model kontrol noktası ya da tek bir çıkarım motoru olarak değil, kendi sunucunuzda barındırılan bir arayüz ve uygulama katmanı olarak değerlendirmek gerekir. Ollama ve uyumlu API’lerle bağlantı kurarak sohbetler, bilgi ve araçlar için ortak bir alan sunar. Bu özellikleriyle, özellikle birden fazla kişinin kurum içinde yönetilen bir yapay zekâ hizmetine erişmesi gerektiğinde öne çıkar.

Mimarisi, ekibin model arka ucunu değiştirirken arayüzü kullanmaya devam etmesini sağlar. Her çalışanın ayrı bir masaüstü kurulumu yönetmesi yerine, yöneticinin bağlantıları ve özellikleri idare ettiği küçük ölçekli bir kurum içi bilgi hizmeti için yararlı olabilir. Güncel belgelerde masaüstü kurulumu ile üretim ortamına yönelik dağıtım seçenekleri de birbirinden ayrılıyor. Dağıtım yöntemini, hizmeti kimin işleteceğini ve güncellemelerin, depolamanın ve erişimin nasıl yönetileceğini dikkate alarak seçin.

Birden fazla kişinin erişimine olanak tanıdığı için Open WebUI’yi üçüncü sıraya koyuyoruz; ancak arayüzü kendi sunucunuzda barındırmanız, uzaktaki bir modeli yerel hâle getirmez. Belge çıkarımı, gömmeler ve diğer destekleyici hizmetler de kontrol edilmelidir. Mevcut lisansında markalamaya ilişkin koşullar bulunuyor; ürünü yeniden dağıtmayı veya markasını değiştirmeyi planlayan ekipler, koşulların tam metnini incelemeli. Open WebUI bir çalışma ortamını güçlü biçimde tamamlar; ancak tek bir dizüstü bilgisayarda ara sıra özel sohbet etmek isteyenler için gereksiz bir altyapıdır.

Kaynak: Open WebUI belgeleri ve ürün bilgileri.

Open WebUI’yi ziyaret edin

4. AnythingLLM

En uygun kullanım: Belge çalışma alanları ve cihaz üzerinde üretkenlik. Kendi belgeleriyle çalışmak ve bir bilgi getirme altyapısı kurmaya zaman harcamamak isteyen okurlar için en odaklı önerimiz AnythingLLM. Masaüstü ve kendi sunucusunda barındırma seçenekleri; modellere erişimi, belge bilgisini, çalışma alanlarını ve ajan özelliklerini bir araya getiriyor. Sağladığı değer, her konuşmayı birbirinden bağımsız bir istem olarak ele almak yerine dosyalar ve bilgiler etrafında tekrarlanabilir bir iş akışı düzenlemesinde yatıyor.

Önemli bir değişiklik, yerleşik masaüstü altyapısı. AnythingLLM artık indirilen modellerin, daha önce uygulamayla birlikte gelen Ollama kopyasının yerini alarak, AMD’nin Lemonade tarafından yönetilen llama.cpp üzerinden çalıştığını belirtiyor. Bu, entegre altyapısında yapılan bir değişiklik; ayrıca yapılandırılmış her sağlayıcı bağlantısının da değiştiği varsayılmamalı. Mevcut kullanıcılar, birlikte gelen çalışma ortamını farklı biçimde açıklayan eski kurulum kılavuzlarını izlemeye başlamadan önce geçiş ayrıntılarını incelemeli.

AnythingLLM, belge odaklı üretkenlikte dördüncü sırada yer alıyor ve yerel bir araştırma çalışma alanı arayanlar için ilk tercih olabilir. Bilgi getirme performansı hâlâ metin çıkarma kalitesine, gömme yapılandırmasına ve ilgili bölümün gerçekten seçilip seçilmediğine bağlı. Yalnızca temiz bir metin belgesine bakarak değerlendirmek yerine tablolar ve taranmış içerikler de dahil olmak üzere işlenmesi zor dosyaları test edin. Uygun masaüstü veya paylaşımlı dağıtım seçeneğini belirleyin ve gerektiğinde seçilen her sağlayıcının yerel kaldığını doğrulayın.

Kaynak: AnythingLLM belgeleri ve ürün bilgileri.

AnythingLLM’yi ziyaret edin

5. Jan

En uygun kullanım: Açık kaynaklı bir masaüstü sohbet alternatifi. Jan, tanıdık bir sohbet arayüzü ve kullanacağı modeli seçme olanağı isteyenler için açık kaynaklı bir masaüstü alternatifi. Mevcut ürün, açık modellerle çevrimiçi sağlayıcıları bir arada destekliyor; bu sayede desteklenen modelleri yerel olarak çalıştırma seçeneğini korurken tek bir arayüz kullanmak isteyenlere uygun. Projenin açık geliştirme süreci de uygulamanın arkasındaki projeyi incelemek isteyen kullanıcılar için önem taşıyor.

En belirgin kullanım alanı, modelin bilinçli biçimde seçildiği kişisel masaüstü sohbeti. Bilgisayarınıza uygun bir modelle başlayın ve daha fazla hizmet ya da ajan özelliği eklemeden önce işe yarar bir temel oluşturun. Bir modelin ürünün sağlayıcı listesinde yer alması, en büyük sürümünün o cihazda çalışabileceğini göstermez. Aynı arayüz, donanım gereksinimleri ve veri akışı açısından çok farklı sonuçlar doğuran hem yerel bir kontrol noktasını hem de barındırılan bir hizmeti sunabilir.

Jan’ı, kapsamlı bir paylaşımlı ekip platformundan ziyade kullanımı kolay bir alternatif olarak beşinci sıraya koyuyoruz. Kurduğunuz sürümdeki özellikleri ihtiyaçlarınızla karşılaştırarak değerlendirin: mevcut ana sayfa, belleği henüz sunulmamış bir özellik olarak işaretliyor; bu nedenle onu yerleşik bir avantaj olarak saymıyoruz. Kapsamlı belge yönetimi veya çok kullanıcılı operasyonlar arayan okurlar, bu amaçlara yönelik özel çalışma alanı araçlarını karşılaştırmalı. Bireysel sohbet için daha dar kapsam, kurulum ve bakımı azaltıyorsa avantaj sağlayabilir.

Kaynak: Jan belgeleri ve ürün bilgileri.

Jan’ı ziyaret edin

6. Msty Studio

En uygun kullanım: Yeniden kullanılabilir bir yapay zekâ çalışma alanında modelleri karşılaştırmak. Msty Studio, birden fazla model kullanan ve çalışmalarını bu modeller etrafında düzenlemek isteyenlere yönelik bir çalışma alanı. Yerel ve çevrimiçi modellere erişimi; yeniden kullanılabilir istemleri, kişileri, Knowledge Stacks’i ve Split Chats’i bir araya getiriyor. Bu listedeki en belirgin farkı, görsel bir ortamda yanıtları karşılaştırma ve yinelenen işler için bağlamı koruma olanağı sunması.

Split Chats, araştırmacıların modellerin aynı soruya verdiği yanıtları karşılaştırmasına yardımcı olabilir; ancak modellerin aynı fikirde olması bağımsız doğrulama anlamına gelmez. Knowledge Stacks başka bir kullanışlı iş akışı sunuyor: kaynak materyalleri düzenleyin, bunlara dayanarak sorular sorun ve yanıtı destekleyen içerikleri inceleyin. Msty’nin daha geniş ürün ekosisteminde artık ek ajan ve yönetişim çözümleri de yer alıyor; bu nedenle alıcılar Studio’nun özelliklerini diğer ürün ve planların sunduğu olanaklardan ayırmalı.

Msty, daha yapılandırılmış bir kişisel veya ekip çalışma alanı arayanlar için altıncı sırada yer alıyor. Tek gereksinim küçük bir yerel HTTP uç noktasıysa daha az anlamlıdır. Yerel motorlar ve barındırılan sağlayıcılar aynı uygulamada birlikte kullanılabilir; bu da hassas belgeler söz konusu olduğunda sağlayıcı seçimini önemli kılar. Kişisel bir masaüstü kurulumunun kurumsal yönetim sağladığını varsaymadan önce ortak denetimler için gereken platformu, planı ve dağıtım modelini kontrol edin. Arayüzünün temel modelin doğruluğunu değiştirdiğini varsayarak değil, sunduğu iş akışı için tercih edin.

Kaynak: Msty Studio belgeleri ve ürün ayrıntıları.

Msty Studio’yu ziyaret edin

7. LocalAI

En uygun olduğu alan: Birden çok yapay zekâ kipinde kendi sunucunuzda barındırılan API’ler. LocalAI, yapay zekâ hizmetlerini alışıldık API’ler üzerinden barındırmak isteyen geliştiricilere ve sistem yöneticilerine yöneliktir. Modüler arka uçları, dil modeli sohbetinin ötesine geçerek konuşma, görüntü işleme, görsel üretimi, gömme vektörleri ve diğer iş yüklerini destekler. Bir uygulamanın çeşitli çıkarım türlerine ihtiyaç duyduğu ve ekibin bunları ortak bir hizmet katmanı üzerinden yönetmek istediği durumlarda özellikle kullanışlıdır.

Mimari, istemciye yönelik API’yi seçilen arka uçtan ayırır. Farklı modeller farklı motorlarla çalışabilir; altyapıda neyin çalışacağını yapılandırma belirler. Bu, uygulama tarafındaki entegrasyon işlerini azaltabilir; ancak uyumluluk, uygulamanın kullandığı belirli uç noktalar ve özellikler açısından sınanmalıdır. Bir sohbet isteğinin başarıyla tamamlanması, sağlayıcılar arasında akışın, araç çağrılarının, ses davranışının veya hata yönetiminin eşdeğer olduğunu tek başına kanıtlamaz.

LocalAI’yi yedinci sıraya koyuyoruz; çünkü geniş kapsamlı özellikleri, hızlı masaüstü sohbeti arayan bir kişiden çok mühendislik ekibine daha fazla yarar sağlar. CPU üzerinden çalıştırma, özel bir GPU olmadan bazı dağıtımları mümkün kılar; ancak bu, her modelin mütevazı donanımlarda verimli çalışacağı anlamına gelmez. Tek bir iş yüküyle başlayın, gecikme süresini ve bellek kullanımını ölçün, ardından gerektiğinde arka uçlar ekleyin. Çok kullanıcılı veya dağıtık çalışma, basit bir yerel prototipte ortaya çıkmayan kapasite planlama ve bakım sorumluluklarını beraberinde getirir.

Kaynak: LocalAI belgeleri ve ürün ayrıntıları.

LocalAI’yi ziyaret edin

8. llama.cpp

En uygun olduğu alan: Doğrudan çıkarım ve donanım denetimi. llama.cpp, tamamen bir masaüstü uygulamasına güvenmek yerine çıkarım motoruyla doğrudan çalışmak isteyen okuyucular için uygun bir seçenektir. C ve C++ uygulaması, GGUF desteği, nicemleme araçları, donanım arka uçları, komut satırı araçları ve sunucusu, yerel model dağıtımının önemli bir temelini oluşturur. Kullanımı daha kolay birçok uygulama, arayüzlerinin altında bu katmana veya ilgili bileşenlere dayanır.

Model uyumluluğu, iş yükünü donanım bileşenleri arasında dağıtma, bellek davranışı veya çalışma zamanı yapılandırması asıl sorunsa doğrudan kullanım değerlidir. Teknik kullanıcılara motoru denetleme ve yapılandırmaları karşılaştırma konusunda daha açık bir yol sunar. Ancak bu denetim sorumluluk da getirir: seçilen derlemenin model mimarisini ve ilgili hızlandırma arka ucunu desteklemesi gerekir. Bir GGUF dosya adı, kurulu eski bir ikili dosyanın yeni yayımlanmış bir modeli doğru biçimde yükleyebileceğini garanti etmez.

Sekizinci sırada yer alması, teknik önemini değil, geniş bir kitle için erişilebilirliğini yansıtır. Bir çıkarım geliştiricisi için en üst sırada yer alabilir. Desteklendiği bilinen bir model ve belgelenmiş bir derlemeyle başlayın, ardından her seferinde tek bir ayarı değiştirin. Performans sonuçlarıyla birlikte bağlam boyutunu, nicemlemeyi, donanımı ve çalışma zamanı sürümünü kaydedin. Bu bilgiler olmadan saniyedeki belirteç sayısı anlamlı bir karşılaştırma ölçütü değildir. Yalnızca gizli sohbet etmek isteyen okuyucular genellikle önce kullanımı daha kolay bir uygulamadan yarar görür.

Kaynak: llama.cpp belgeleri ve ürün ayrıntıları.

llama.cpp’yi ziyaret edin

9. GPT4All

Şunlar için ideal: Basit yerel belge sohbeti. GPT4All, kendi bilgisayarında yerel sohbet ve belgelere erişim isteyenler için odaklı bir masaüstü seçeneği olmayı sürdürüyor. LocalDocs özelliği bu seçeneğin temelini oluşturuyor: Kullanıcılar, ayrı bir bilgi erişim hizmeti tasarlamadan dosya koleksiyonları hakkında soru sorabiliyor. Nomic, güncel ürün sayfasında Windows ARM seçeneği de dâhil olmak üzere başlıca işletim sistemleri için masaüstü indirmeleri sunmaya devam ediyor.

Bu, kişisel belge koleksiyonunu incelemek isteyenler için kullanışlı bir başlangıç noktası. Değerlendirmede yalnızca modelin ikna edici bir yanıt verip vermediğine değil, uygulamanın doğru kaynak materyali bulup bu sonucu kullanışlı hâle getirip getirmediğine de bakılmalı. Belirsiz adlar, uzun belgeler ve birden fazla kaynağa yayılmış bilgiler de dâhil olmak üzere, gerçek koleksiyonu temsil eden dosyalarla test yapın.

GPT4All’ı, her yerel yapay zekâ uygulamasının varsayılan temeli olarak değil, daha basit ve belirli bir amaca odaklanan bir araç olarak dokuzuncu sıraya koyuyoruz. Sıradan bilgisayarlarda çalışabildiğine ilişkin iddiaları, büyük bir modelin her dizüstü bilgisayarda sorunsuz çalışacağının kanıtı olarak yorumlamayın. Yüklü sürümün desteklediği modelleri, kullanılabilir hızlandırma seçeneklerini ve belge işleme biçimini kontrol edin. Önceliğiniz paylaşımlı bir çalışma alanı, daha kapsamlı model denemeleri veya yapılandırılabilir bir hizmet arka ucuysa, bu araçla bir iş akışı oluşturmadan önce diğer seçenekleri karşılaştırın.

Kaynak: GPT4All belgeleri ve ürün bilgileri.

GPT4All’ı ziyaret edin

10. TextGen

Şunlar için ideal: İleri düzey masaüstü denemeleri ve isteğe bağlı eğitim. oobabooga projesinin ürünü TextGen, masaüstü arayüzünde yerel modellerle denemeler yaparken daha fazla kontrol isteyen kullanıcılara hitap ediyor. Proje; sohbet, desteklenen modellerle görüntü işleme, araç çağırma, dosya ekleri ve API erişimi sunuyor. Tamamen komut satırı bileşenleriyle bir çıkarım ortamı kurmakla fazlasıyla sadeleştirilmiş bir sohbet uygulaması kullanmak arasında kullanışlı bir orta yol olabilir.

Kurulum seçenekleri arasındaki fark önemlidir. Windows, macOS ve Linux için taşınabilir sürümler mevcuttur ve bunlar llama.cpp üzerinden GGUF modellerini destekler. Projenin daha kapsamlı kurulumu; ek arka uçlar, LoRA eğitimi, görüntü oluşturma ve uzantılar gibi özellikler sunar. Bu özellikler, her hafif indirme paketinde otomatik olarak bulunduğu izlenimi yaratacak şekilde sunulmamalıdır. Yapmayı planladığınız işe ve bakımını üstlenmeye hazır olduğunuz bağımlılıklara göre kurulum yolunu seçin.

TextGen, yetenekleri yetersiz olduğu için değil, deneme ve araştırmalara yönelik özel bir araç olduğu için onuncu sırada yer alıyor. Modelleri ve üretim ayarlarını test eden teknik kullanıcılar, onu daha üst sıralardaki bazı seçeneklere tercih edebilir. Öte yandan ek kontrolleri, yalnızca asgari kurulumla güvenilir bir belge asistanı isteyenler için pek yararlı değildir. Çıktıları karşılaştırırken model, arka uç, istem şablonu ve örnekleme ayarlarını tutarlı biçimde kullanın. İsteğe bağlı web araması veya uzantılar, normalde yerel olan bir iş akışının davranışını da değiştirir; bu nedenle genel bir gizlilik etiketine güvenmek yerine yapılandırmayı değerlendirin.

Kaynak: TextGen belgeleri ve ürün bilgileri.

TextGen’i ziyaret edin

Yerel bir LLM için ne kadar belleğe ihtiyaç var?

Model ağırlıklarının boyutu yalnızca başlangıç noktasıdır. Kabaca bir hesaplama örneği olarak, 4 bitte saklanan 8 milyar parametre, biçim ek yükü hesaba katılmadan önce yaklaşık 4 GB ham ağırlık verisine karşılık gelir. Bu, 8B’lik bir modelin yalnızca 4 GB kullanılabilir belleği olan bir bilgisayarda sorunsuz çalışacağı anlamına gelmez. Çalışma zamanı, işletim sistemi, bağlam önbelleği ve diğer uygulamalar da belleğe ihtiyaç duyar.

Gerçek model dosyasını ve çalışma zamanı gereksinimlerini esas alın. Kuantizasyon, yönteme ve göreve bağlı bir kalite ödünleşimi karşılığında ağırlıkların depolama gereksinimini azaltır. Daha uzun bağlam ve paralel istekler bellek gereksinimini önemli ölçüde artırabilir. Uzman karışımı modelde etkinleştirilen parametre sayısının az olması, tüm ağırlıkları bellekte tutmak için gereken miktarı göstermez.

Sistem RAM’ini GPU belleğinden ayrı değerlendirin. GPU’ya kısmen aktarılan bir model çalışabilir; ancak uygun hızlandırıcı belleğinin tamamında tutulan bir modele kıyasla çok daha yavaş çalışabilir. Birleşik bellek kullanan bilgisayarların bellek tahsis modeli farklıdır, ancak işletim sistemi yine de bu ortak havuzun bir kısmını kullanır. Toplam RAM miktarı aynı olan tüm makineleri eşdeğer saymak yerine, uygulamanın desteklediği donanım ve arka ucu kontrol edin.

Önce makul ölçüde kısa bir bağlamla başlayın. Desteklenen nicemlenmiş bir modeli yükleyin, temsili istemlerle çalıştırın ve bağlam sınırını yükseltmeden önce bellek kullanımını inceleyin. Hem yeni yüklenmiş bir modelle hem de daha uzun bir konuşmayla test edin. Ollama’nın bellek ve eşzamanlılık belgeleri, eşzamanlı isteklerin ve bağlam ayarlarının neden gereken kaynakları etkilediğini açıklar. Yukarıdaki sıralamaların hiçbiri, her durumda geçerli bir hız üstünlüğü olduğu anlamına gelmez.

İş Akışınızın Yerel Ortamda Kaldığını Nasıl Doğrularsınız?

Üretim modelini, gömme modelini, belge ayrıştırıcısını, yeniden sıralama modelini, konuşma hizmetini ve tüm araçları ayrı ayrı kontrol edin. Yerel bir sohbet arayüzü bile bir belgeyi uzaktaki bir gömme veya ayrıştırma hizmetine gönderebilir. Dil modeli bilgisayarda çalışıyor olsa bile web araması ve uzak araçlar ağ bağlantısı gerektirir.

Gerekli bileşenleri indirdikten sonra temel iş akışını internet bağlantısı olmadan test edin. Bu, çevrimdışı işlevselliği doğrulamaya yardımcı olur ancak ağ trafiğinin veya telemetri kullanımının eksiksiz denetlendiği anlamına gelmez. Ollama için belgelenen OLLAMA_NO_CLOUD=1 ayar, yeniden başlatmanın ardından bulut özelliklerini devre dışı bırakır. LM Studio’nun çevrimdışı kullanım kılavuzu, temel işlevlerden hangilerinin bağlantı olmadan çalıştığını belirtir.

İş arkadaşlarınıza hizmet verirken uç noktaya kimlerin erişebileceğine ve güncellemeler, yedekler ile saklanan belgelerden kimin sorumlu olacağına karar verin. Paylaşımlı erişim bilinçli olarak istenip yapılandırılmadığı sürece kişisel yerel sunucunuzu gizli tutun. Yazılım koşullarını model lisanslarından ayrı olarak inceleyin; açık ağırlıklı bir modeli indirmek, her türlü kullanımın kısıtlamasız olduğu anlamına gelmez. Örneğin Open WebUI’nin güncel lisans sayfası, markalama koşullarını açıklar.

Sık Sorulan Sorular

Yeni başlayanlar için en iyi araç hangisi?

LM Studio, modelleri görsel olarak keşfetmek ve masaüstünde sohbet etmek için iyi bir başlangıç seçeneğidir. Jan, masaüstüne odaklanan bir başka seçenektir. Önceliğiniz belgelerle çalışmaksa AnythingLLM veya GPT4All’ı tercih edin. Birden fazla uygulamanın aynı yerel model hizmetine ihtiyaç duyduğu durumlarda Ollama özellikle kullanışlı hâle gelir.

Özel bir GPU’ya ihtiyacım var mı?

Her model veya iş akışı için değil. Desteklenen çalışma ortamlarıyla CPU üzerinden çıkarım yapmak mümkündür; ancak yanıt hızı ve kullanılabilir model boyutu önemli ölçüde değişir. Rahatça yanıt veren küçük bir model, belleğin aşırı miktarda başka bir yere aktarılmasını gerektiren daha büyük bir modelden genellikle daha iyi bir başlangıç seçeneğidir.

Bu araçların kendileri LLM midir?

Hayır. Bunlar modelleri kullanan uygulamalar, arayüzler veya çalışma ortamlarıdır. Arayüzü değiştirmek, modelin akıl yürütme becerisini kendiliğinden geliştirmez. İstem biçimlendirme, bağlam yönetimi, bilgi erişimi ve araçlar sonucu etkileyebilir; ancak seçilen model kontrol noktası ve donanım temel belirleyiciler olmaya devam eder.

OpenAI ile uyumlu bir uç nokta, barındırılan bir API’nin yerini tamamen alabilir mi?

Entegrasyonu kolaylaştırabilir; ancak uyumluluk, uygulanan uç noktalar ve özelliklerle sınırlıdır. Akış aktarımını, yapılandırılmış çıktıları, araçları, görsel işlemeyi ve hata durumlarındaki davranışı gerçek modelle test edin. API biçiminin ortak olması, eşit yetenek veya güvenilirlik anlamına gelmez.

Hangi Yerel LLM Aracını Seçmelisiniz?

Tekrar kullanılabilir bir yerel hizmet istiyorsanız Ollama ile, masaüstü deneyimi sizin için öncelikliyse LM Studio ile başlayın. Open WebUI, paylaşımlı kurulumlar için güçlü bir arayüz sunarken AnythingLLM iş akışını belgelere odaklar. Jan açık kaynaklı bir masaüstü alternatifi sunar; Msty Studio ise bilgileri düzenlemek ve birden fazla modeli karşılaştırmak için kullanışlıdır.

Daha geniş kapsamlı, kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz çıkarım API’leri için LocalAI‘ı, motoru doğrudan denetlemek içinse llama.cpp‘yi seçin. GPT4All, yerel belge sohbeti için odaklı bir seçenek olmayı sürdürür; TextGen ise daha kapsamlı deneyler ve isteğe bağlı eğitim iş akışları için uygundur. Doğru kurulum; seçtiğiniz modeli güvenilir biçimde çalıştıran, amaçlanan verileri yerel ortamda tutan ve sürdürebileceğiniz düzeyde yönetim gerektiren kurulumdur.