https://aliozkanozdurmus.medium.com/what-is-this-ollama-we-heard-about-and-why-open-source-ai-models-are-revolutionary-5bc2efdf2994

Son yıllarda yapay zeka (YZ) teknolojilerindeki önemli ilerlemeler hem iş dünyasında hem de günlük hayatımızda köklü değişikliklere yol açtı. Meta tarafından geliştirilen Ollama modeli, özellikle açık kaynaklı yapısı nedeniyle öne çıkıyor. Bu yazıda Ollama'nın ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve açık kaynaklı YZ modellerinin neden devrim niteliğinde olduğunu inceleyeceğiz.

Ollama nedir?

Ollama, Meta tarafından geliştirilen güçlü ve esnek bir açık kaynaklı AI modelidir. Doğal dil işleme (NLP) ve diğer AI uygulamaları için optimize edilmiştir. Gelişmiş algoritmalar ve kapsamlı veri kümeleriyle Ollama, AI performansını ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. Ollama, kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamak üzere özelleştirilebilen ve çeşitli AI görevlerinde kullanılabilen çok yönlü bir platformdur. Daha fazla bilgi için [Ollama github sayfasını](https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/faq.md) ziyaret edebilirsiniz.

Ollama'nın Temel Özellikleri

Gelişmiş Algoritmalar

Ollama, derin öğrenme ve makine öğrenmesindeki en son gelişmeleri bünyesinde barındırmaktadır. Bu algoritmalar, büyük veri kümelerinden öğrenme ve karmaşık desenleri tanıma yeteneğine sahiptir. Örneğin, GPT-3 modeline benzer şekilde Ollama, metin oluşturma, çeviri ve özetleme gibi görevlerde de iyi performans göstermektedir (Brown ve diğerleri, 2020).

Büyük Veri Kümeleriyle Eğitim

Ollama, büyük ve çeşitli veri kümeleri üzerinde eğitilmiştir. Bu veri kümeleri, modelin daha genel ve esnek hale gelmesini sağlar. Özellikle doğal dil işleme görevlerinde, büyük veri kümeleri modelin daha anlamlı ve doğru sonuçlar üretmesine yardımcı olur (Devlin ve diğerleri, 2019).

Açık Kaynaklı Yapı

Ollama'nın açık kaynaklı yapısı geliştiricilere ve araştırmacılara büyük avantajlar sunar. Modelin kaynak kodu ve parametreleri herkes tarafından erişilebilirdir. Bu, kullanıcıların modeli ihtiyaçlarına göre özelleştirmelerine ve iyileştirmelerine olanak tanır.

Yapay Zeka Türleri

Yapay zeka çeşitli tiplerde ve işlevlerde gelir. Bu tipler farklı uygulamalar için optimize edilmiştir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

NLP, makinelerin insan dilini anlamasını, işlemesini ve üretmesini sağlayan bir yapay zeka dalıdır. Ollama gibi modeller, metin oluşturma, çeviri ve duygu analizi gibi görevlerde kullanılabilir. Örneğin, Ollama'nın GPT-3 benzeri algoritmaları, onu müşteri hizmetleri sohbet robotları veya otomatik içerik oluşturma sistemleri için ideal hale getirir.

Görüntü ve Konuşma Tanıma

Bu tür AI, görsel ve işitsel verileri tanımak ve işlemek için kullanılır. Sağlık, güvenlik ve otomotiv gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılır. Örneğin, derin öğrenme algoritmaları tıbbi görüntü analizi veya otonom sürüş sistemleri için görüntü tanıma görevlerinde kullanılabilir (LeCun, Bengio ve Hinton, 2015).

Veri Analitiği ve Tahmin

Bu tür AI, büyük veri kümelerinden anlamlı desenler çıkarmak ve gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanılır. Finansal piyasalarda trend analizinde veya perakende sektöründe satış tahmininde uygulamaları vardır. Örneğin, makine öğrenimi algoritmaları pazarlama stratejilerini optimize etmek için müşteri davranışlarını analiz edebilir (Goodfellow, Bengio ve Courville, 2016).

Öne Çıkan Açık Kaynak Modelleri

Ollama gibi açık kaynaklı AI modelleri sektörde önemli bir etki yaratıyor. İşte bazı önemli açık kaynaklı AI modelleri:

Gemma 2 (Google)

Google Gemma 2, iki boyutta (9B ve 27B) sunulan güçlü bir açık kaynaklı modeldir. Hem metin hem de diğer AI görevlerinde iyi performans gösterir.

Lama 3 (Meta)

Meta Llama 3, 8B ve 70B parametre boyutlarında mevcut olan en güçlü açık kaynaklı dil modellerinden biridir. Bu model çeşitli AI görevlerinde kullanılabilir ve olağanüstü bir performans gösterir.

Qwen 2 (Alibaba)

Qwen 2, 0,5B'den 72B'ye kadar parametrelere sahip büyük dil modelleri serisidir. Alibaba tarafından geliştirilen bu modeller, geniş bir uygulama yelpazesi sunar.

DeepSeek-Kodlayıcı v2

DeepSeek-Coder v2, GPT-4 Turbo ile karşılaştırılabilir performansa sahip açık kaynaklı bir kod dili modelidir. Özellikle kodlama görevlerinde iyi performans gösterir.

Phi 3 (Microsoft)

Phi-3, 3B ve 14B boyutlarında sunulan hafif ve güçlü dil modelleri ailesidir. Microsoft tarafından geliştirilen bu modeller, dil anlama ve muhakeme görevlerinde iyi performans gösterir.

Aya 23 (Birlikte)

Aya 23, 23 dili destekleyen son teknoloji çok dilli bir model ailesidir. Hem metin hem de diğer AI görevlerinde kullanılabilir.

Mistral ve Mikstrall

Mistral AI tarafından geliştirilen bu modeller, uzmanların karışımı (MoE) yapılarıyla dikkat çekmektedir. 8x7B ve 8x22B boyutlarında mevcut olan bu modeller, geniş bir uygulama yelpazesi sunmaktadır.

KodGemma

CodeGemma, kod tamamlama, kod oluşturma, doğal dil anlama ve matematiksel akıl yürütme gibi çeşitli kodlama görevlerini gerçekleştirebilen güçlü ve hafif modellerden oluşan bir koleksiyondur.

Yapay Zekada İnce Ayar

Yapay zekada ince ayar, performansını iyileştirmek için önceden eğitilmiş bir modeli belirli bir görev veya veri kümesi üzerinde yeniden eğitmeyi içerir. Bu süreç, modelin genel yeteneklerini korurken belirli uygulamalarda daha iyi performans göstermesine yardımcı olur.

İnce Ayar Süreci

İnce ayar süreci genellikle aşağıdaki adımları içerir:

1. Ön eğitim: Model ilk olarak büyük ve çeşitli bir veri kümesi üzerinde eğitilir.

2. İnce ayar: Model daha sonra belirli bir görev veya veri kümesi üzerinde yeniden eğitilerek belirli bir uygulamadaki performansı artırılır.

7. Yapay Zekada Açık Kaynağın Önemi

Demokrasi ve Erişilebilirlik

Açık kaynaklı AI, teknolojiye erişimi demokratikleştirir. Bu, yalnızca büyük şirketlerin değil, aynı zamanda küçük ve orta ölçekli işletmelerin, akademik araştırmacıların ve hatta bireysel geliştiricilerin AI teknolojilerine erişmesine olanak tanır. Bu erişim, inovasyonu ve rekabeti teşvik eder.

Hızlı Yenilik ve Gelişim

Açık kaynaklı projeler, inovasyon hızını artıran geniş bir topluluğun katkılarından faydalanır. Bu projeler, daha hızlı ve daha etkili çözümlere yol açan birçok farklı bakış açısından girdi alır. Örneğin, Linux işletim sistemi açık kaynaklı yapısı nedeniyle hızla evrimleşmiş ve küresel olarak geniş bir kullanıcı tabanına ulaşmıştır (Raymond, 1999).

Şeffaflık ve Güvenlik

Açık kaynaklı projeler daha şeffaftır çünkü kodları herkes tarafından erişilebilirdir. Bu şeffaflık, birçok kişinin kodu inceleyip olası güvenlik açıklarını belirleyebilmesi sayesinde yazılımın güvenliğini artırır. Dahası, şeffaflık yazılımın beklendiği gibi çalışmasını sağlar ve kullanıcılar arasında güveni teşvik eder.

Büyük Soru: Bu Yapay Zeka Modellerini Evde Deneyebilir miyiz?

Evet, bu AI modellerini evde denemek gerçekten mümkün. Ollama, Pinokio ve Open WebUI kolayca kurulup kullanılabilen popüler AI araçlarıdır.

Ollama'yı yükleme

Meta tarafından geliştirilen Ollama, güçlü ve esnek bir AI modelidir. Ollama'yı evde kurmak için şu adımları izleyin:

1. Gereksinimler:

• Python 3.7 veya üzeri

• Git

• CUDA desteği olan bir GPU (önerilir)

Aşağıdaki web sitesinden kolayca indirebilirsiniz: https://ollama.com/

Veya her durumda, işte kullanım kılavuzu:

Düzenlemek

Ollama'yı şu tek satırlık komutu çalıştırarak kurun:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

İndir olma ikili

Ollama, kendi kendine yeten bir ikili dosya olarak dağıtılır. PATH'inizdeki bir dizine indirin:

sudo curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/olma

Ollama'yı başlangıç hizmeti olarak ekleme (önerilir)

Ollama için bir kullanıcı oluşturun:

sudo useradd -r -s /bin/false -m -d /usr/share/ollama ollama

Bir servis dosyası oluşturun /etc/systemd/system/ollama.service:

[Birim]
Tanım=Ollama Servisi
Sonrasında=ağ-Açıksatır.hedef

[Hizmet]
ExecStart=/usr/bin/ollama hizmete girdi
Kullanıcı=ollama
Grup=ollama
Yeniden başlat=her zaman
Yeniden BaşlatSec=3[Düzenlemek]
Aranan=varsayılan.hedef

Daha sonra servisi başlatın:

sudo systemctl daemon-yeniden yükleme
sudo systemctl olanak vermek olma

Pinokio'yu yükleme

Pinokio açık kaynaklı bir AI platformudur. Pinokio'yu yüklemek için şu adımları izleyin:

1. İndirmek:

• Ziyaret edin Pinokio web sitesi ve kurulum paketini indirin.

1. Gereksinimler:

• Düğüm.js

• NPM (Düğüm Paket Yöneticisi)

• Git

İşte yerel yapay zeka servis gereksinimleri hakkında gerçekler:

Model Boyutuna Göre GPU ve Bellek Gereksinimleri

AI modellerini çalıştırmak için donanım gereksinimleri, modellerin boyutuna göre önemli ölçüde değişebilir. Aşağıda, modellerin parametre boyutuna göre GPU ve bellek gereksinimleri hakkında bazı genel yönergeler verilmiştir.

Küçük Modeller (1B parametreye kadar)

• Ekran Kartı: 8 GB VRAM (örneğin NVIDIA GTX 1080, RTX 2060)

• Sistem Belleği: 16 GB RAM

• Kullanım Örneği: Daha küçük modeller çalıştırmak ve metin oluşturma, duygu analizi ve küçük ölçekli veri işleme gibi temel görevleri gerçekleştirmek için uygundur.

Orta Modeller (1B ila 10B parametreler)

• Ekran Kartı: 16–24 GB VRAM (örneğin NVIDIA RTX 3080, RTX 3090)

• Sistem Belleği: 32 GB RAM

• Kullanım Örneği: Daha büyük dil modelleri, orta ölçekli veri analizi ve daha yoğun NLP görevleri gibi daha karmaşık görevler için uygundur.

Büyük Modeller (10B ila 50B parametreler)

• Ekran Kartı: 24–48 GB VRAM (örneğin NVIDIA A100, Tesla V100)

• Sistem Belleği: 64 GB RAM veya daha fazlası

• Kullanım Örneği: Büyük dil modelleri, gelişmiş NLP uygulamaları ve önemli miktarda hesaplama gücü gerektiren kapsamlı makine öğrenimi görevlerini çalıştırmak için idealdir.

Ekstra Büyük Modeller (50B parametre ve üzeri)

• Ekran Kartı: 48 GB VRAM ve üzeri, çoklu GPU kurulumları (örneğin NVIDIA A100, Tesla V100)

• Sistem Belleği: 128 GB RAM veya daha fazlası

• Kullanım Örneği: Son teknoloji modeller ve oldukça karmaşık görevler için gereklidir. Bu kurulumlar genellikle araştırma ve geliştirme ortamlarında veya büyük ölçekli üretim sistemlerinde kullanılır.

Okuduğunuz için teşekkürler.

Bir sonraki yazımızda kendi ince ayarlarınızı nasıl yapacağınızı ve kendi AI modellerinizi nasıl oluşturacağınızı ele alacağız. Takipte kalın!

Referanslar

Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Dil modelleri az sayıda öğrenenlerdir. arXiv ön baskısı arXiv:2005.14165.

Devlin, J., Chang, MW, Lee, K. ve Toutanova, K. (2019). BERT: Dil anlayışı için derin çift yönlü transformatörlerin ön eğitimi. Hesaplamalı Dilbilim Derneği Kuzey Amerika Bölümünün 2019 Konferansı Bildirileri: İnsan Dil Teknolojileri, Cilt 1 (Uzun ve Kısa Makaleler) (s. 4171–4186).

Goodfellow, I., Bengio, Y. ve Courville, A. (2016). Derin öğrenme. MİT basını.

LeCun, Y., Bengio, Y. ve Hinton, G. (2015). Derin öğrenme. Doğa, 521(7553), 436–444.

Raymond, ES (1999). Katedral ve çarşı. Bilgi, Teknoloji ve Politika, 12(3), 23–49.