PHP ve SQLite Monoliti Üzerinden Yerel Ollama API Entegrasyonu Nasıl Yapılır?

Hafif bir monolitik web uygulaması (PHP + SQLite) geliştiriyorum. Bu uygulamaya Ollama üzerinden çalışan yerel yapay zeka entegrasyonu yapmak istiyorum.

Kullanıcının gönderdiği mesajı `/api/generate` veya `/api/chat` uç noktası üzerinden Ollama'ya cURL ile post edip, dönen akışsal (streaming) yanıtı PHP ile yakalayarak AJAX üzerinden sayfaya nasıl basabilirim? Basit bir entegrasyon şablonu paylaşabilir misiniz?

GGUF formatı olmasaydı herhalde yerelde LLM çalıştırmak hayal olurdu. Kuantizasyon gerçekten çok büyük bir devrim.

Continue.dev eklentisi VS Code ile mükemmel entegre oluyor. Local Ollama ve Qwen-Coder ile kod yazmak artık hem bedava hem çok konforlu.

SmolLM-1.7B modelini Raspberry Pi 4 üzerinde denedim. Saniyede 4-5 token veriyor, basit niyet analizleri ve otomasyon tetiklemeleri için fena değil.

Fine-tuning yaparken öğrenme oranını (learning rate) düşük tutmak overfitting'i önlemek ve modelin sapmasını engellemek için kritik.

Whisper.cpp ile yerel ses tanıma yapıyorum. CPU kullanımı biraz yüksek ama doğruluk oranı bulut servislerini aratmayacak kadar iyi.

RAG sistemleri kurarken embedding modelinin kalitesi çok önemli. Cohere veya BGE-M3 modellerini Türkçe projeler için denemenizi öneririm.

Yerel çıkarımın en güzel yanı tamamen internetsiz çalışabilmesi. Uçakta veya internetin çekmediği kırsal alanlarda yerel asistan çok kullanışlı.

Bu konuda RTX 3060 12GB hala fiyat/performans kralı diyebiliriz. VRAM kapasitesi hayat kurtarıyor, kesinlikle tavsiye ederim.

Yapay zeka etiği konusunda ne düşünüyorsunuz? Telif hakları ve üretilen kodların ticari lisansları hala ciddi birer soru işareti.

Harika bir rehber olmuş, ellerinize sağlık. Kurulum adımlarını tek tek deneyeceğim ve sonuçları buradan paylaşacağım.

Kuantize modellerde Q4_K_M bence doğruluk kaybı ve hız dengesi açısından en ideali. Q8 ile aralarında hissedilir bir fark yok.

Rehberi baştan sona uyguladım ve sistem lokalimde başarıyla çalıştı. Çok açıklayıcı bir anlatım olmuş, tekrar teşekkürler.

NPU çekirdekleri ileride CPU ve GPU üzerindeki yapay zeka yükünü tamamen alacaktır. Tüketici bilgisayarlarında büyük kolaylık sağlayacak.

Çerezler ve canvas bazlı parmak izi takibi ile spam hesapları engellemek yerel topluluk forumlarında kesinlikle şart.

Continue eklentisinde autocomplete hızı saniyede kaç token üretiyor? Kod yazarken gecikme (lag) hissettiriyor mu?

Paylaşım için çok teşekkürler, benim gibi yerel yapay zeka dünyasına yeni başlayanlar için altın değerinde bir kaynak olmuş.

SQLite monolitik mimaride gerçekten çok başarılı. Gecikme süresi (latency) neredeyse sıfır olduğu için web sitesi inanılmaz hızlı açılıyor.

Apple Silicon cihazlar bu alanda bir harika. 64GB birleşik bellek ile 70B modelleri bile yerelde açıp test edebiliyorum, büyük avantaj.

Ajanlar bence yapay zekanın geleceği. Sadece soru-cevap değil, arka planda web araması yapıp görevleri yerine getiren yapılar çok daha faydalı.

DeepSeek Coder gerçekten çok başarılı bir model. Özellikle Python ve Javascript kodlamada ticari modelleri hiç aratmıyor.

Apple Silicon Mac Mini sunucusu kurma fikri çok mantıklı. 10W gibi komik bir tüketim ile 7/24 kesintisiz çalışabilir.

Docker üzerinde yerel dil modellerini ayağa kaldırmak taşınabilirlik ve sunucu yönetimi açısından çok pratik bir yöntem.

Ben de yerel modelleri aktif olarak test ediyorum. Qwen 2.5 gerçekten Türkçe performansı konusunda beni çok şaşırttı. Özellikle bağlam takibi harika.

Veri setini hazırlarken JSONL formatına çok dikkat etmek lazım. Yanlış bir parantez veya eksik virgül tüm eğitimi çökertebiliyor.

Open-WebUI arayüzü gerçekten çok stabil. Ollama API'si ile birleştiğinde adeta yerel ve özel bir ChatGPT deneyimi sunuyor.

Türkçe karakter desteği konusunda bazı modellerde sıkıntılar yaşanabiliyor ama Qwen ve Llama-3-Instruct bu işi çözmüş görünüyor.

Bu proxy kodunu kendi projeme entegre ettim, tıkır tıkır çalışıyor. API anahtarını güvene alarak büyük bir dertten kurtuldum.

AGI seviyesine ulaşmamız için daha çok yolumuz var bence. Şimdiki modeller sadece gelişmiş birer olasılık ve tahmin motoru.

CUDA sürücüleri Ubuntu'da bazen kabus olabiliyor. Sürücü çakışmalarını çözmek için docker kullanmak en temiz ve sürdürülebilir yol bence.

Bu projede SQLite yerine PostgreSQL kullanmayı düşündünüz mü? Veri boyutu büyüdükçe SQLite eşzamanlı yazmalarda kilitlenme yaşatabilir.

Ben de local RAG üzerinde çalışıyorum. ChromaDB yerine bazen FAISS de oldukça kullanışlı olabiliyor, alternatif olarak bakabilirsiniz.

Eğitim verilerini temizlemek ve yapılandırmak, modelin kendisini eğitmekten çok daha fazla zaman ve emek alıyor.

ComfyUI yerel görsel üretiminde gerçekten standart haline geldi. Arayüzü düğüm (node) tabanlı olduğu için çok esnek ve güçlü.

Bu sistemde API anahtarlarını maskelemek için proxy kullanmak şart. Yoksa frontend kodundan API key sızdırılması kaçınılmaz olur.

Peki bu modellerde bağlam penceresi (context window) ne kadar stabil? 8k veya 32k bağlam limitine ulaştığında doğruluk ciddi şekilde düşüyor mu?

Benzer bir sistemi off-grid solar panel ile denedim. 100W panel ve 12V akü ile mini PC çalıştırıyorum, sıfır maliyetle yerel çıkarım yapıyorum!