Qwen 2.5 ve Ollama ile Yerel Yapay Zeka Geliştirme

Güçlü yapay zeka modellerini çalıştırmak için artık pahalı bulut API'leri veya veri gizliliğini riske atma gereksinimi yok. Yerel büyük dil modellerini kullanarak, geliştiriciler güvenli, yüksek tepkisel uygulamaları doğrudan kendi donanımlarında oluşturabilirler. Bu metin tabanlı kurs, Qwen 2.5 ve Ollama ile uygulamaları kurmak ve geliştirmek için tüm süreç boyunca size rehberlik eder. Temel AI kavramlarını anlamaktan, yerel modellerle arayüz kuran, yapılmış verileri işleyen ve modern bir web API aracılığıyla tahminlere hizmet eden temiz Python kodu yazmaya geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Yerel model mimarisinin ve kuantumlamanın temellerini anlamak; Ollama'yı yerel makinenizde Qwen 2.5 modellerini verimli bir şekilde çalıştırmak ve yönetmek için ayarlayın; Yerel modellere etkileşim için FastAPI kullanarak asynchronous API endpoints oluşturun; Belge sorgulaması için temel Geri Alma-Genişletilmiş Nesil (RAG) paternlerini uygulayın; Yapılı JSON çıktılarını güvence altına almak için hızlı mühendislik tekniklerini uygulayın; Konuşma belleğini yönetmek için temiz, tip-işaretli Python kodu yazmayı pratik edin. Kurs temel terminoloji ve kurulum kılavuzu ile başlar, sonra API entegrasyonu, bellek yönetimi ve yerel arka uç dağıtımını adım adım ilerletir. Açık yazılı açıklamalar, yapısal kod yürüyüşleri ve pratik egzersizler yoluyla öğreneceksiniz. Başlangıç düzeyindeki yazılım geliştiricileri ve Python tutkunları için tasarlanmış olan bu kurs, yapay zeka veya makine öğrenimi ile ilgili önceden bir deneyim gerektirmez. Yerel makineniz üzerinde özel, güçlü yapay zekâ uygulamaları oluşturmaya bugün başlayın.