Solar Ev Sunucusunda Enerji Yönetimi: Akıllı UPS ve SQLite Entegrasyonu

Solar bataryamın doluluk oranına göre sunucudaki yapay zeka servislerini otomatik durdurup başlatan bir otomasyon yazdım. UPS verilerini USB üzerinden okuyup, durum bilgisini hafif bir SQLite veritabanına yazıyorum.

Eğer akü voltajı 11.8V altına düşerse, sunucu Ollama servisini kapatıyor ve sadece temel sistem servislerini açık tutuyor. Enerji yönetimi için bu tarz akıllı scriptler kullanan var mı? Fikirlerinizi paylaşın.

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

Unsloth kütüphanesini kesinlikle tavsiye ederim. VRAM kullanımını acayip düşürüyor ve eğitimi normal PyTorch'a göre neredeyse 3 kat hızlandırıyor.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Peki bu off-grid sistemde batarya olarak ne kullanıyorsunuz? Jel akü mü yoksa derin deşarj döngüsü yüksek LiFePO4 bataryalar mı?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Sistem loglarını SQLite üzerinde tutmak okuma hızını artırıyor ama çok yoğun trafikte yazma kilitlenmelerine karşı dikkatli olunmalı.

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

İkinci el temiz bir RTX 3090 bulursam doğrudan çift GPU kuruluma geçeceğim. 48GB VRAM ile 70B modelleri tam hızda koşturmak harika olurdu.

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

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

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

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