Yerel olarak LLM Modellerini Çalıştırmak İçin Farklı Kütüphanelerin Karşılaştırılması

Bugün, büyük ölçekli dil modelleri (LLM) artık daha fazla popüler hale gelirken, birçok kişi bu modelleri yerel olarak çalıştırmak için yollar aramaktadır. Böylece, bulut hizmetlerinden bağımlılıkları ortadan kaldırılabilir, gizlilik artırılabilir ve veriler üzerinde tam kontrol sağlanabilir. Bu makalede, yerel olarak LLM modellerini çalıştırmaya izin veren birkaç popüler kütüphaneyi karşılaştıracağız.

1. Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers, LLM modelleriyle çalışmak için en popüler kütüphanelerden biridir. Bu sayede, farklı modelleri, özellikle büyük veri setlerinde ön eğitilen modelleri kolayca indirip çalıştırmak mümkündür.

Avantajlar:

• Kolay kullanım
• Çok sayıda modeli destekleme
• Modelleri özelleştirme olanağı

Dezavantajlar:

• Çok fazla RAM gerektirebilir
• Bazı modeller zayıf bilgisayarlarda çalıştırılmakta zor olabilir

Kod Örneği:

from transformers import pipeline

# Metin üretimi için modelin çalıştırılması
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

# Metin üretimi
result = generator("Kaçınca bahar gelecek, ", max_length=50)
print(result)

2. Ollama

Ollama, modelleri yerel olarak çalıştırmak için basit ve verimli bir şekilde izin veren yeni bir kütüphanedir. Bu sayede, farklı modelleri, özellikle büyük veri setlerinde ön eğitilen modelleri kolayca indirip çalıştırmak mümkündür.

Avantajlar:

• Kolay kullanım
• Çok sayıda modeli destekleme
• Modelleri özelleştirme olanağı

Dezavantajlar:

• Çok fazla RAM gerektirebilir
• Bazı modeller zayıf bilgisayarlarda çalıştırılmakta zor olabilir

Kod Örneği:

# Ollama'nın kurulumu
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jmorganca/ollama/main/install.sh | sh

# Modelin indirilmesi
ollama pull llama2

# Modelin çalıştırılması
ollama run llama2

3. LM Studio

LM Studio, modelleri yerel olarak çalıştırmak için basit ve kullanıcı dostu bir şekilde izin veren bir araçtır. Bu sayede, farklı modelleri, özellikle büyük veri setlerinde ön eğitilen modelleri kolayca indirip çalıştırmak mümkündür.

Avantajlar:

• Kolay kullanım
• Çok sayıda modeli destekleme
• Modelleri özelleştirme olanağı

Dezavantajlar:

• Çok fazla RAM gerektirebilir
• Bazı modeller zayıf bilgisayarlarda çalıştırılmakta zor olabilir

Kod Örneği:

# LM Studio'nun kurulumu
# Resmi web sitesinden uygulama indirip çalıştırma

4. vLLM

vLLM, modelleri yerel olarak çalıştırmak için verimli ve ölçeklenebilir bir şekilde izin veren bir kütüphanedir. Bu sayede, farklı modelleri, özellikle büyük veri setlerinde ön eğitilen modelleri kolayca indirip çalıştırmak mümkündür.

Avantajlar:

• Yüksek verimlilik
• Ölçeklenebilirlik
• Çok sayıda modeli destekleme

Dezavantajlar:

• Çok fazla RAM gerektirebilir
• Bazı modeller zayıf bilgisayarlarda çalıştırılmakta zor olabilir

Kod Örneği:

from vllm import LLM

# Modelin çalıştırılması
llm = LLM(model='facebook/opt-1.3b')

# Metin üretimi
outputs = llm.generate(prompts=["Kaçınca bahar gelecek, "], max_length=50)
print(outputs)

Özet

Bu makalede, yerel olarak LLM modellerini çalıştırmak için dört popüler kütüphaneyi karşılaştırdık: Hugging Face Transformers, Ollama, LM Studio ve vLLM. Her biri kendi avantaj ve dezavantajlarına sahiptir, bu nedenle uygun kütüphanenin seçimi, belirli ihtiyaçlar ve koşullara bağlıdır.

Eğer basitlik ve kullanım kolaylığı arıyorsanız, Hugging Face Transformers ve LM Studio iyi seçeneklerdir. Eğer verimlilik ve ölçeklenebilirlik ön planda ise, vLLM en iyi seçimdir. Ancak, eğer LLM modellerini yerel olarak çalıştırmak istiyorsanız, Ollama da iyi bir seçim olabilir.

Seçiminize bağlı olarak, LLM modellerini yerel olarak çalıştırmak, daha fazla gizlilik ve veriler üzerinde kontrol sağlar. Bu nedenle, yerel olarak LLM modellerini kullanmak istiyorsanız, bu kütüphanelerden birini kullanmayı düşünün.