Yerel Yapay Zekâ (Local AI) Nedir, Ne İşe Yarar ve Nasıl Çalışır?

Yerel yapay zekâ, bir yapay zekâ modelinin işlemleri uzak bir bulut sunucusu yerine bilgisayarında, telefonunda veya yerel bir sunucuda gerçekleştirmesidir. Uygun model ve yazılımla metin hazırlayabilir, belgelerini özetleyebilir, kod üzerinde çalışabilir veya ses kayıtlarını metne dönüştürebilirsin.

Local AI olarak da adlandırılan bu yaklaşımda hesaplama yükünü kullandığın cihaz üstlenir. Gerekli dosyalar önceden indirilmişse desteklenen işlemleri internet bağlantısı olmadan yapabilirsin. Kullanabileceğin özellikler ise seçtiğin modele ve uygulamaya bağlıdır.

Yerel Yapay Zekâ Nedir?

Yerel yapay zekâ, modellerin bilgisayarında, telefonunda veya yerel bir sunucuda çalışmasını ifade eder. Tek bir uygulamaya ya da modele bağlı değildir. Bilgisayarda yapay zekâ kullanırken modelin cihazında mı yoksa uzaktaki bir sunucuda mı çalıştığı, yerel ve bulut kullanımını birbirinden ayırır.

Bir uygulamanın bilgisayarında yüklü olması, bütün işlemlerin yerel yürütüldüğü anlamına gelmez. Aynı program hem cihazına indirdiğin modelleri hem de bulut üzerinden sunulan modelleri kullanabilir. Bu nedenle uygulamanın adından çok, seçtiğin modelin nerede çalıştığını kontrol etmelisin.

Yerel dil modeli, bu yaklaşımın metin odaklı örneklerinden biridir. Ancak yerel yapay zekâ yalnızca sohbet uygulamalarından oluşmaz; görüntü ve ses işleme gibi alanlarda da kullanılabilir.

Yerel Yapay Zekâ Nasıl Çalışır?

Genellikle önceden eğitilmiş bir modelin dosyaları cihaza indirilir. Uyumlu yazılım modeli yükler ve verdiğin komutu cihazın donanımıyla işler. Eğitilmiş modelin bir girdiden sonuç üretmesine çıkarım adı verilir.

Bir dil modeline soru sorduğunda metin, modelin işleyebileceği küçük birimlere ayrılır. Model, eğitiminde öğrendiği örüntülerden yararlanarak yanıtı üretir. Bu sırada işlemci, desteklenen ekran kartı veya yapay zekâ hızlandırıcısı kullanılabilir.

Başlamak için model eğitmen gerekmez; hazır bir modeli uygun uygulamayla çalıştırabilirsin. Model eğitimi ve sonradan yapılan ince ayar işlemleri, günlük kullanımdaki yanıt üretiminden farklıdır.

Yerel çalışma, modelin her zaman doğru yanıt vereceği anlamına da gelmez. Yanlış bilgi üretebilir veya sorunu hatalı yorumlayabilir. Önemli sonuçları kullanmadan önce doğrulamalısın.

Yerel Yapay Zekâ Ne İşe Yarar?

Yerel modellerle metin, belge, kod ve ses üzerinde çalışabilirsin. Ancak her model bütün içerik türlerini desteklemez; yapacağın işe uygun modeli seçmelisin.

Metin Hazırlama ve Düzenleme

Bir dil modelinden e-posta taslağı hazırlamasını, uzun bir metni kısaltmasını veya dağınık notlarını düzenlemesini isteyebilirsin. Aynı metnin farklı bir tonla yazılması, yazım hatalarının incelenmesi ve belirli bir formata dönüştürülmesi de yaygın kullanım örnekleridir.

Türkçe desteği bulunan modellerin yazım, özetleme ve anlamlandırma başarısı farklı olabilir. Model seçerken kendi metinlerinden kısa örneklerle deneme yapmak, sonuçları karşılaştırmanı sağlar.

Belgeler Üzerinden Soru Yanıtlama

Destekleyen uygulamalarda belgelerini ekleyerek içerikleri hakkında sorular sorabilirsin. Örneğin uzun bir raporun belirli bölümünü açıklatabilir veya toplantı notlarından yapılacaklar listesi çıkarabilirsin.

Belge eklemek, modelin o dosyayla kalıcı olarak yeniden eğitildiği anlamına gelmez. Uygulama, yanıt hazırlarken belgenin tamamını veya ilgili bölümlerini modelin kullanacağı içeriğe ekleyebilir. Özellikle tarih, tutar ve isim gibi ayrıntıları belgenin aslıyla karşılaştırmalısın.

Kod ve Ses Üzerinde Çalışma

Kod odaklı modeller, bir fonksiyonun ne yaptığını açıklayabilir, hata ihtimallerini inceleyebilir veya örnek kod hazırlayabilir. Üretilen kodun doğru ve güvenli çalıştığından emin olmak için test gerekir.

Konuşma tanıma modelleriyle ses kayıtlarını metne dönüştürebilirsin. Toplantı veya ders kayıtlarında kullanılabilen bu işlemde kayıt kalitesi, arka plan gürültüsü ve konuşulan dil sonucu etkiler.

Yerel Yapay Zekâ için Hangi Donanım Gerekir?

Bütün modeller için geçerli tek bir sistem gereksinimi yoktur. Modelin büyüklüğü, dosya biçimi, işlenen içerik miktarı ve uygulamanın donanım desteği birlikte değerlendirilmelidir.

RAM, modelin ve işlem sırasında gereken verilerin tutulduğu sistem belleğidir. VRAM ise ekran kartının belleğidir. Model dosyasının disk üzerindeki boyutu, çalışırken kullanacağı toplam belleğe eşit olmayabilir. Uzun belgeler ve geniş sohbet geçmişleri bellek ihtiyacını artırabilir.

Örneğin LM Studio, Windows’ta 16 GB veya üzeri RAM ve en az 4 GB ayrılmış ekran kartı belleği önerir. Bunlar zorunlu minimumlar değil, uygulamanın önerileridir. Kullanacağın modelin ihtiyacını ayrıca değerlendirmelisin.

Depolama alanını da hesaba katmalısın. Birden fazla model indirmek, her birinin dosyalarını cihazında saklamanı gerektirir. Seçim yapmadan önce indirme boyutuna ve kullanılabilir disk alanına bakabilirsin. Model dosyalarını indirmeden önce hız testi yaparak bağlantının indirme hızını da görebilirsin.

Ekran Kartı veya NPU Zorunlu mu?

Bazı modeller yalnızca işlemciyle çalışabilir. Desteklenen ekran kartları ise uygun görevlerde işlemleri hızlandırabilir. Yanıtların ne kadar hızlı üretileceği, donanımla birlikte modele ve çalışma ayarlarına bağlıdır.

NPU, belirli yapay zekâ işlemlerini verimli biçimde gerçekleştirmek için tasarlanmış bir işlem birimidir. Yerel model çalıştırmak için mutlaka NPU’lu bilgisayar alman gerekmez. Cihazında NPU bulunsa bile uygulamanın ve modelin bu donanımı desteklemesi gerekir.

Daha Az Bellek Kullanan Modeller Seçilebilir mi?

Daha küçük modeller veya kuantize edilmiş sürümler, sınırlı donanımda kullanım için seçenek sunabilir. Kuantizasyon, modeldeki sayısal değerleri daha düşük hassasiyetle temsil ederek bellek gereksinimini azaltır. Bu işlem her koşulda aynı yanıt kalitesini korumaz. Bellek kullanımı azalırken bazı görevlerde başarı düşebilir. Seçimini yalnızca dosya boyutuna göre yapmak yerine, modeli kullanacağın işte denemelisin.

Yerel Yapay Zekâ ile Bulut Yapay Zekâ Arasındaki Farklar Neler?

Yerel yapay zekâ ile bulut tabanlı sistemler; donanım ihtiyacı, kurulum, kullanım koşulları ve verilerin işlendiği yer bakımından farklılaşır.

• İşlemlerin yapıldığı yer: Yerel yapay zekâ, cihazının donanımını kullanır. Bulut tabanlı sistemlerde ise komutun ve işlenecek içerik uzaktaki bir sunucuya gönderilir; hesaplamayı hizmet sağlayıcının altyapısı üstlenir.
• Donanım ihtiyacı: Yerel kullanımda çalıştırabileceğin modeller, cihazının işlem gücü ve belleğiyle sınırlıdır. Bulut hizmetleri, bilgisayarının tek başına çalıştıramayacağı büyük modellere erişmeni sağlayabilir.
• Kurulum ve yönetim: Yerel kullanımda model dosyalarını, depolama alanını ve çalışma ayarlarını sen yönetirsin. Bulut hizmetlerinde bu işlemlerin önemli bölümünü sağlayıcı gerçekleştirir.
• Kullanım koşulları: Bulut hizmetlerinde abonelik ücretleri veya kullanım sınırları bulunabilir. Yerel kullanımda ise uygulamanın ve modelin lisans koşullarıyla donanım maliyetlerini değerlendirmelisin.
• Gizlilik: Yerel çalışma, içeriğini uzaktaki model sunucularına göndermeden işlemene olanak tanır. Ancak bağlı araçları, çevrim içi özellikleri ve veri paylaşım ayarlarını kontrol etmelisin. Sohbet geçmişinin nerede saklandığı ve dosyalarına kimlerin erişebildiği de önemlidir.

Yerel Yapay Zekâ Nasıl Kullanılır?

Önce yapmak istediğin işi belirle. Metin düzenlemek, belge incelemek veya ses dönüştürmek için farklı modeller gerekebilir.

Genel kullanım süreci şöyle ilerler:

1. İşletim sisteminle uyumlu bir uygulama seçmekle başla.
2. Uygulamanın ve modelin donanım gereksinimlerini kontrol et.
3. Amacına uygun model dosyalarını indir.
4. Modeli uygulamada yükle.
5. Kısa bir örnekle yanıt kalitesini ve hızını dene.
6. Gerekirse modeli veya çalışma ayarlarını değiştir.

LM Studio, modellerle sohbet etmek ve belgeler üzerinde çalışmak için bir arayüz sunar. Ollama ise modelleri çalıştırma ve farklı uygulamalara bağlama seçenekleriyle kullanılabilir. Ollama’da bulut modelleri de bulunduğundan yerel kullanım için doğru modeli seçmelisin.

Model indirme, güncelleme ve gerekli ek bileşenleri edinme işlemleri internet bağlantısı gerektirebilir. İlk denemeyi kısa bir metinle yaparak yanıt hızını ve cihazının bellek kullanımını kontrol edebilirsin.

Büyük model dosyalarını indirirken bekleme süresini azaltmak için Turknet Gigafiber’in 1.000 Mbps’ye varan eşit indirme ve yükleme hızından yararlanabilirsin. Altyapı sorgulama işlemiyle de adresinin Gigafiber’e uygunluğunu ve Turknet ile ulaşabileceğin maksimum internet hızını öğrenebilirsin.

Yerel yapay zekanın yanı sıra bulut yapay zeka ile de çalışmalar yürütüyorsan, indirme ve yükleme hızının yanı sıra stabil internet de önem kazanır. Stabil internet sayfamızı ziyaret ederek 1 ay ücretsiz internet hizmeti kodunu alabilir, hızlı bir internetin yanında dengeli bir bağlantıya da kavuşabilirsin. Eğer farklı bir internet sağlayıcısından hizmet alıyorsan başka operatörden geçiş imkânlarını değerlendirerek sen de hızlıca Turknetli olabilirsin.

Yerel Yapay Zekâ (Local AI) Hakkında Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

Yerel Yapay Zekâ İnternet Olmadan Çalışır mı?

Gerekli model ve çalışma bileşenleri önceden edinilmişse desteklenen işlemler çevrim dışı yapılabilir. Web araması veya uzaktaki servislerle bağlantı gerektiren özellikler internet olmadan çalışmaz.

Yerel Yapay Zekâ Ücretsiz mi?

Ücretsiz uygulamalar ve modeller bulunur. Ancak yazılımın kullanım koşullarıyla modelin lisansı farklı olabilir. Donanım, depolama ve elektrik tüketimi de toplam maliyetin parçalarıdır.

Yerel Yapay Zekâ Güncel Bilgilere Ulaşabilir mi?

Model, kendiliğinden güncel internet bilgilerine erişmez. Yeni bilgileri kullanabilmesi için belge sağlaman veya desteklenen bir arama aracını bağlaman gerekebilir.

Yerel Yapay Zekâ Telefonda Kullanılabilir mi?

Uygun uygulamalar ve cihaz üzerinde çalışmak üzere hazırlanmış modellerle kullanılabilir. Telefonun donanımı ve uygulamanın desteği belirleyicidir; bilgisayardaki her model telefonda çalışmaz.

Yerel Yapay Zekâ Modelleri Ticari İşlerde Kullanılabilir mi?

Bu durum modelin ve uygulamanın lisansına bağlıdır. İndirilebilir veya ücretsiz olması, sınırsız ticari kullanım izni verildiği anlamına gelmez. Kullanım koşullarını ayrıca kontrol etmelisin.