LLM
LLM Tabanlı Uygulama Geliştirme Atölyesi
BTK Akademi · 42 Saat · 6 Modül · Dr. Murat Altun

BTK Akademi · İleri Seviye · 6-17 Temmuz 2026

LLM Tabanlı Uygulama
Geliştirme Atölyesi

Dr. Murat Altun · Hugging Face · LangChain · Ollama · RAG · Fine-tuning

42
Toplam Saat
6
Gün · 6 Modül
3
Ana Bölüm
▪ Capstone: RAG + Fine-tuned model + Docker deploy
▪ Günlük 7 saat uygulamalı atölye
▪ İleri seviye Python ve ML ön koşulu

TEMEL

12 saat
MODÜL 1 Gün 1
5 saat

ML Deployment ve Servisleştirme

FastAPI · Docker · Hugging Face Inference

fastapipydanticuvicornscikit-learn +4
MODÜL 2 Gün 1-2
7 saat

LLM Temelleri ve Prompt Engineering

Transformer · Tokenization · CoT · Function Calling

transformerstokenizersgoogle-generativeaiopenai +2

EKOSISTEM & RAG

21 saat
MODÜL 3 Gün 2-3
9 saat

Hugging Face Ekosistemi ve Lokal LLM

HF Hub · Transformers · Ollama · LM Studio · GGUF

transformerstokenizersdatasetsaccelerate +4
MODÜL 4 Gün 3-5
12 saat

RAG Mimarisi ve Production Patterns

Embeddings · ChromaDB · LangChain · LangGraph · RAGAS

langchainlanggraphlangchain-communitychromadb +6

FINE-TUNING & GENAI DEVOPS

9 saat
MODÜL 5 Gün 5-6
6 saat

Fine-Tuning: PEFT, LoRA ve QLoRA

Unsloth · Axolotl · GGUF Conversion · HF Publish

unslothaxolotltransformerstrl +5
MODÜL 6 Gün 6
3 saat

GenAI DevOps, Güvenlik ve Capstone

Google AI Studio · Antigravity · Prompt Injection · PII

guardrails-ainemoguardrailspresidio-analyzerpresidio-anonymizer +2

Platformlar ve Programlar

🤗

Hugging Face

Models, Datasets, Spaces — açık kaynak LLM ekosisteminin merkezi

 🦙

Ollama

Lokal LLM çalıştırma için en kolay yol — REST API + Modelfile

 🖥️

LM Studio

GUI ile lokal LLM yönetimi, OpenAI-uyumlu endpoint

 🔗

LangChain

LLM uygulama framework'ü — LCEL ile zincirler

 🕸️

LangGraph

State-machine tabanlı multi-step / multi-agent akışlar

 🗄️

ChromaDB

Açık kaynak embeddings ve vector store

 ✨

Google AI Studio

Gemini ile prompt management ve A/B testing

 🌌

Antigravity

Agent-driven IDE — plan/execute development

 🟡

Google Colab

Ücretsiz T4/P100 GPU — fine-tuning ve eğitim için

 🐳

Docker

Container ile deployment ve reproducible environment

 🟦

VS Code

Yerel geliştirme için modern IDE

 ⚫

GitHub

Kod barındırma, sürüm kontrolü, portföy

Kullanılan Kütüphaneler

transformersdatasetsacceleratetokenizersbitsandbytespefttrlunslothaxolotllangchainlanggraphlangchain-communitychromadbqdrant-clientsentence-transformersrank-bm25ragaspypdfunstructuredollamallama-cpp-pythongguffastapipydanticuvicorngunicorngradiostreamlitgoogle-generativeaiopenaianthropicinstructorguardrails-ainemoguardrailspresidio-analyzerwandbtensorboarddocker

⚠️ Ön Koşullar (İleri Seviye)

  • ▸ Python orta-ileri (OOP, dekoratörler)
  • ▸ Temel ML/DL kavramları (train/test, overfitting, NN)
  • ▸ Temel doğrusal cebir ve olasılık
  • ▸ Git ve REST API / JSON kavramları
  • ▸ İngilizce teknik belge okuma
  • ▸ Donanım: 16 GB+ RAM, tercihen 8 GB+ VRAM GPU veya Colab Pro / Kaggle
🎯

Capstone Projesi (Modül 6)

Eğitimin sonunda her katılımcı, öğrendiklerini birleştirip production-grade bir LLM uygulaması teslim eder: kurumsal RAG + (opsiyonel) lokal fine-tuned model + Docker deployment. Final sunum, kısa demo ve teknik rapor değerlendirmenin parçasıdır.