LLM Öğreticileri

GLM 4.7 Flash’i yerelde (RTX 3090) Claude Code ve Ollama ile dakikalar içinde çalıştırın: bulut yok, kilitlenme yok; sadece hız ve kontrol.

SFT kullanarak H100 NVL GPU’da Qwen3.6’yı, veri kümesi hazırlamadan 4 bit yüklemeye, eğitim ve değerlendirmeye kadar nasıl ince ayar yapacağınızı öğrenin.

Anthropic’in halka açık en iyi modeli Claude Opus 4.7’nin yeteneklerini öğrenin ve bir grafiği ham veriye dönüştürebilen bir veri bilimi aracı geliştirin.

RAG hatlarınızı ölçekli olarak bağlam sadakati ve alaka düzeyi açısından değerlendirmek ve yapay zekâ testlerindeki boşluğu kapatmak için otomatik bir yargıç olarak LLM sistemi kurmayı öğrenin.

Yerel LLM geliştirme için Ollama Python SDK’sında ustalaşın. Metin üretmeyi, çok turlu sohbetleri yönetmeyi, görsel modelleri kullanmayı ve güvenli yapay zekâ uygulamaları oluşturmayı öğrenin.

Bu rehberde, bir H200 GPU kiralayıp llama.cpp’yi kuracak, MiniMax M2.7 GGUF’u indirecek, yerelde çalıştıracak, WebUI’da test edecek ve OpenCode’a bağlayacağız.

Claude Cowork nedir ve dosya düzenleme, doküman oluşturma ve tarayıcı otomasyonu için nasıl kullanılır? Gerçek örnekler ve sınırlamalarla uygulamalı eğitim.

LangChain ile FastAPI tabanlı bir RAG sistemini nasıl kurup dağıtacağınızı keşfedin. Async işleme, verimli API çağrıları ve belge getirme tekniklerini öğrenin.

Claude Skills’in, bu taşınabilir, bileşenlenebilir ve kod çalıştırılabilir modülleri, Claude uygulamaları ve API entegrasyonlarında üretkenliği artırmak için kullanıcıların ve geliştiricilerin nasıl özelleştirme yapmasına izin verdiğini öğrenin.

Büyük dil modellerinin (LLM'ler) ince ayarı, dil çevirisi, duygu analizi ve metin üretimi gibi görevlerde performanslarını nasıl geliştirir, öğrenin.

Qwen3-32B modelini bir saat içinde tıbbi akıl yürütme veri kümesi üzerinde ince ayarlamak için adım adım kılavuz.

Claude’u GitHub ve Notion ile bağlamak için Anthropic’in Model Context Protocol’ünü kullanarak bir MCP sunucusunu nasıl kuracağınızı öğrenin.