Blog merkezi
VRAM, Mac, niceleme, kodlama modelleri ve yerel görsel modeller için pratik rehberler.
Video Belleği Kılavuzu
6 GB, 8 GB, 12 GB, 24 GB'tan 48 GB'a kadar model parametre biriminin, nicelenmiş sürümün, KV önbelleğin ve sistem yükünün nasıl bir araya getirilerek yüklenip yüklenemeyeceğini belirlemek için açıklayın.
Makaleyi okuElma çipi
Mac'teki toplam belleğin neden video belleği olarak kullanılamayacağını ve 16 GB, 32 GB, 64 GB ve 128 GB makineler için uygun modelin nasıl seçileceğini açıklayın.
Makaleyi okuÖlçün
Bellek kullanımı, kalite kaybı ve hız değişiminin daha yaygın olan GGUF ölçümü, kullanıcıların kalite önceliği, denge ve uzun bağlam olmak üzere üç tercihi anlamalarına yardımcı olur.
Makaleyi okuprogramlama modeli
Kod oluşturma, yorumlama, yeniden yapılandırma ve uzun içerikten oluşan dört senaryodan, programlama amaçlarının neden yalnızca model boyutuna ve indirme hacmine bakamayacağını açıklayın.
Makaleyi okuçok modlu
Bu makalede, metin modelleriyle karşılaştırıldığında görsel modellerde dikkate alınması gereken grafik belleği, görüntü kodlayıcı, bağlam ve mantık yürütme arka uç desteğine ilişkin ek sorunlar tanıtılmaktadır.
Makaleyi okuTakım seçimi
Sıradan kullanıcılara kurulum deneyimini, model yönetimini, performans ayarını ve üç yaygın yerel çalıştırma yönteminin uygulanabilir gruplarını açıklayın.
Makaleyi okuVRAM rehberi
6 GB kartların ne çalıştırabileceği, hangi kuantizasyonların mantıklı olduğu ve ne zaman yükseltme gerektiği.
Makaleyi okuDonanım rehberi
VRAM, bant genişliği, yazılım desteği ve hedef model boyutuna göre GPU seçimi.
Makaleyi okuModel seçimi
RAM, VRAM, işletim sistemi, kullanım ve kalite tercihini gerçekten çalışan modellerle eşleştirin.
Makaleyi okuModel rehberi
Yerel LLM model aileleri, parametre sayıları, GGUF dosyaları, quantization seviyeleri, context uzunluğu ve donanımınıza uygun modeli seçme hakkında pratik bir rehber.
Makaleyi okuDonanım rehberi
Model ağırlıkları, quantization, KV cache, context uzunluğu, runtime overhead ve gerçekçi GPU seviyeleri dahil olmak üzere local LLM’ler için VRAM gereksinimlerine donanım odaklı bir rehber.
Makaleyi okuWindows rehberi
Ollama, LM Studio, llama.cpp, GPU driver’ları, model seçimi, VRAM planlaması ve yaygın sorun giderme adımlarıyla local LLM’leri Windows üzerinde çalıştırmak için pratik bir rehber.
Makaleyi okumacOS rehberi
Apple Silicon üzerinde local LLM çalıştırmak için unified memory, MLX, Metal, Ollama, LM Studio, llama.cpp, model seçimi ve gerçekçi sınırları kapsayan pratik bir macOS rehberi.
Makaleyi okuLinux rehberi
NVIDIA CUDA, AMD ROCm, Ollama, LM Studio, llama.cpp, model biçimleri, VRAM planlaması ve sunucu güvenliği ile local LLM çalıştırmak için pratik bir Linux rehberi.
Makaleyi okuModel rehberi
Sohbet, kodlama, yazma, matematik, görsel ve çevrimdışı kullanım için en iyi local AI modellerini donanım uyumu, quantization, benchmarklar ve model formatına göre seçmeye yönelik pratik bir rehber.
Makaleyi okuModel rehberi
Donanımınız için en iyi local LLM modellerini seçmeye yönelik pratik bir rehber; model boyutu, quantization, GGUF dosyaları, kodlama, yazma, akıl yürütme, vision ve bellek uyumunu kapsar.
Makaleyi okuModel rehberi
Bilgisayarınızda yerel olarak çalıştırılacak en iyi LLM’yi VRAM, RAM, işletim sistemi, model boyutu, quantization, hız, gizlilik ve kullanım senaryosuna göre bulmak için pratik bir rehber.
Makaleyi okuKarşılaştırma rehberi
Local LLM'ler ile cloud LLM'lerin gizlilik, maliyet, hız, kalite, donanım, çevrimdışı kullanım, bakım ve gerçek dünya iş akışları açısından pratik bir karşılaştırması.
Makaleyi okuModel kılavuzu
LLM'leri, görüntü modellerini, yerleştirmeleri, donanım uyumunu, nicelemeyi, gizliliği, araçları ve indirme seçeneklerini kapsayan yerel yapay zeka modellerine yönelik pratik bir kılavuz.
Makaleyi okuOffline AI
Sohbet, kodlama, yazma, özetleme, yerleştirmeler, vizyon, donanım sınırları ve gizlilik ödünleşimleri de dahil olmak üzere çevrimdışı yapay zekanın yerel olarak neler yapabileceğine dair pratik bir kılavuz.
Makaleyi okuBaşlangıç kılavuzu
Donanımı, VRAM, RAM, nicelemeyi, model dosyalarını, araçları, gizliliği ve ilk modelin nasıl seçileceğini açıklayan, yerel Yüksek Lisans'lara yönelik yeni başlayanlar için uygun bir kılavuz.
Makaleyi okuKurulum kılavuzu
Donanım, VRAM, RAM, model seçimi, niceleme, araçlar, yerel sunucular, testler ve güvenliği kapsayan, yerel bir LLM'yi çalıştırmak için pratik bir kurulum kontrol listesi.
Makaleyi okuSSS
VRAM, RAM, GPU seçimi, niceleme, gizlilik, hız, çevrimdışı kullanım, araçlar ve model indirmeleri ile ilgili yaygın yerel LLM sorularına net yanıtlar.
Makaleyi okuAraç kılavuzu
Cursor'ü yerel bir LLM ile kullanmaya yönelik, Ollama, LM Studio, OpenAI-compatible endpoint'leri, kodlama modellerini, donanım sınırlarını, hızı, gizliliği ve kurulum kontrollerini kapsayan pratik bir kılavuz.
Makaleyi okuAraç kılavuzu
OpenAI-compatible uç noktaları, Ollama, LM Studio, kodlama modelleri, donanım sınırları, gizlilik, hız ve sorun giderme konularını kapsayan pratik bir Cursor.ai yerel model kılavuzu.
Makaleyi okuModel seçimi
Kodlama kalitesi, bağlam, hız, niceleme, VRAM, gizlilik ve pratik testleri kapsayan, Cursor için en iyi yerel LLM'yi seçmeye yönelik öncelikli donanım kılavuzu.
Makaleyi okuAraç kılavuzu
Model indirmeleri, GGUF ve MLX seçeneklerini, OpenAI-compatible sunucu kurulumunu, donanım uyumunu, gizliliği ve testleri kapsayan pratik bir LM Studio yerel LLM kılavuzu.
Makaleyi oku