Apple MLX vs. NVIDIA: Mac'te yerel yapay zeka çıkarımı nasıl çalışır?

Apple Mac ile Silicon üzerinde yerel yapay zeka

Günümüzde yapay zeka ile çalışan herkesin aklına ilk olarak ChatGPT veya benzeri çevrimiçi hizmetler geliyor. Bir soru yazıyorsunuz, birkaç saniye bekliyorsunuz - ve sanki hattın diğer ucunda çok iyi okumuş, sabırlı bir diyalog ortağı oturuyormuş gibi bir cevap alıyorsunuz. Ancak kolayca unutulan şey: Her girdi, her cümle, her kelime internet üzerinden harici sunuculara gider. Asıl iş burada yapılır - sizin asla göremeyeceğiniz devasa bilgisayarlarda.

Prensip olarak, yerel dil modeli de aynı şekilde çalışır - ancak internet olmadan. Model, kullanıcının kendi bilgisayarında bir dosya olarak saklanır, başlangıçta çalışma belleğine yüklenir ve soruları doğrudan cihaz üzerinde yanıtlar. Arkasındaki teknoloji aynı: dili anlayan, metinler üreten ve kalıpları tanıyan bir sinir ağı. Tek fark, tüm hesaplamanın şirket içinde kalmasıdır. Şöyle de diyebilirsiniz: Bulut olmadan ChatGPT.

Devamını oku

LoRA eğitimi: FileMaker 2025 büyük dil modellerinin ince ayarını nasıl basitleştiriyor?

LoRA İnce Ayar - FileMaker 2025

Yapay zeka dünyası hareket halinde. Neredeyse her hafta yeni modeller, yeni yöntemler ve hepsinden önemlisi yeni olanaklar ortaya çıkıyor - ancak bir gerçek değişmiyor: her teknik yenilik otomatik olarak daha iyi bir günlük yaşama yol açmıyor. Birçok şey deneysel, karmaşık ya da üretken kullanım için çok maliyetli olmaya devam ediyor. Bu durum özellikle büyük dil modellerinin ince ayarı olarak adlandırılan ve üretken yapay zekayı kendi içeriğine, terimlerine ve tonlamalarına göre uzmanlaştırma yöntemi olan çalışmalarda açıkça görülmektedir.

Son birkaç ay boyunca bu sürece yoğun bir şekilde eşlik ettim - önce klasik biçimde, Python, terminal, hata mesajları ve sinir bozucu kurulum döngüleri ile. Ve sonra: FileMaker 2025 ile, beni şaşırtan bir adım - çünkü yüksek sesle değil, netti. Ve çünkü başka bir yol olduğunu gösterdi.

Devamını oku

Yapay zeka uzmanları bugün nasıl eğitilebilir - şirketler ve stajyerler için fırsatlar

Yapay zeka uzmanı yetiştirin

Sadece birkaç yıl önce, yapay zeka araştırma kurumları ve büyük şirketler için bir konuydu. İnsanlar sinir ağları, derin öğrenme ve konuşma tanıma hakkında konuşuyordu - ancak günlük yaşamda pek bir rol oynamıyordu. Bugün, yapay zeka artık geleceğin bir konusu değil, bir gerçek: metinler yazıyor, görüntüler oluşturuyor, verileri analiz ediyor ve üretim süreçlerini kontrol ediyor. İster yönetimde, ister ticarette veya endüstride olsun - artık her yerde bulunabilir.

Devamını oku

gFM-Business ve ERP'nin geleceği: bulut bağımlılığı yerine yerel zeka

gFM-Business ve yapay zeka + bilgi grafiği

On yılı aşkın bir süredir gFM-Business yazılımı Alman ERP pazarında özel bir yere sahiptir: Hantal, bakımı zor bir sisteme değil, hafif, özelleştirilebilir ve görsel olarak modellenmiş FileMaker platformuna dayanmaktadır. Bunun birçok avantajı vardır: gFM-Business bireysel olarak genişletilebilir, Windows, macOS ve iOS üzerinde çalışır ve hem geliştiriciler hem de hırslı uzman kullanıcılar tarafından özelleştirilebilir.

Yapay zekanın (AI) ortaya çıkmasıyla - özellikle ChatGPT gibi sözde dil modelleri aracılığıyla - artık geleneksel otomasyonun çok ötesine geçen yeni fırsatlar ortaya çıkıyor. gFM-Business bu geleceğe aktif olarak hazırlanıyor: sadece verileri yönetmek değil, aynı zamanda bilginin kilidini açmak amacıyla.

Devamını oku

Yapay zeka: hangi işler risk altında ve şimdi kendimizi nasıl silahlandırabiliriz

Gelecekte hangi işler yapay zeka tarafından ortadan kaldırılacak?

Neredeyse hiçbir teknolojik değişim yapay zeka kadar hızlı bir şekilde günlük hayatımıza girmedi. Dün geleceğin vizyoner teknolojisi olarak görülen şey bugün artık bir gerçek - ister mesajlaşmada, ister programlamada, ister teşhis koymada, ister çeviride, hatta ister müzik, sanat ya da hukuk özetleri yaratmada olsun.

Devamını oku

Ollama & Co. ile karşılaştırıldığında yerel AI olarak Apple Silicon üzerinde MLX.

MLX ile Mac'te Yerel Yapay Zeka

ChatGPT, Claude veya Gemini gibi merkezi yapay zeka hizmetlerinin manşetlere çıktığı bir dönemde, birçok profesyonel kullanıcının yerel, kendi kendini kontrol edebilen bir yapay zeka altyapısı gibi bir alternatife olan ihtiyacı giderek artıyor. Özellikle yaratıcı süreçler, hassas veriler veya yinelenen iş akışları için yerel bir çözüm genellikle daha sürdürülebilir ve güvenli bir seçenektir.

Mac ile çalışan herkes - özellikle Apple Silicon (M1, M2, M3 veya M4) ile - artık kendi dil modellerini doğrudan cihaz üzerinde çalıştırmak için inanılmaz güçlü araçlar bulabilir. Bunun merkezinde büyük ölçüde bilinmeyen yeni bir bileşen var: MLX, Apple tarafından geliştirilen ve önümüzdeki yıllarda şirketin yapay zeka ekosisteminde giderek daha merkezi bir rol oynaması muhtemel bir makine öğrenimi çerçevesi.

Devamını oku

Kendi verileri için evrensel bir arama motoru olarak Ollama ve Qdrant ile RAG

RAG, Ollama ve Qdrant kullanarak yerel yapay zekayı veritabanlarıyla genişletin

Giderek karmaşıklaşan bilgi dünyasında, kendi veritabanlarınızı hedefe yönelik bir şekilde aranabilir hale getirmek giderek daha önemli hale geliyor - klasik tam metin aramaları yoluyla değil, anlamsal olarak alakalı yanıtlar yoluyla. İşte tam da bu noktada RAG veritabanı prensibi devreye giriyor - iki temel bileşenden oluşan yapay zeka destekli bir arama çözümü:

Devamını oku

Ollama Qdrant ile buluşuyor: Mac'te yapay zekanız için yerel bir bellek

Ollama ve Qdrant ile yerel yapay zeka için bellek

Hafızalı yerel yapay zeka - bulut olmadan, abonelik olmadan, saptırma olmadan

Bir önceki makaleler Mac install üzerinde Ollama'nin nasıl yapılandırılacağını anlattım. Bu adımı zaten tamamladıysanız, artık Mistral, LLaMA3 veya REST API aracılığıyla adreslenebilen başka bir uyumlu model gibi güçlü bir yerel dil modeline sahipsiniz demektir.

Ancak, model yalnızca mevcut istemde ne olduğunu "bilir". Önceki konuşmaları hatırlamaz. Eksik olan şey bir hafıza.

Devamını oku