1 Hugging Face Hub: Models, Datasets, Spaces — keşif ve model card okuma
2 Transformers pipeline() ile metin sınıflandırma, NER, çeviri, özetleme
3 AutoModel / AutoTokenizer ile manuel inference akışı
4 Datasets kütüphanesi: load_dataset, map, filter, streaming
5 Quantization kavramı: bitsandbytes (4-bit/8-bit), GGUF, AWQ, GPTQ
6 Lokal donanım analizi: RAM/VRAM gereksinimleri, model seçimi (3B / 7B / 8B / 13B)
7 Ollama: kurulum, model çekme (llama, mistral, gemma, qwen), REST API
8 Custom Ollama Modelfile: system prompt + sampling parametreleri
9 LM Studio: GUI ile model yönetimi, OpenAI-uyumlu lokal endpoint
10 llama.cpp ve GGUF formatı: quantization seviyeleri (Q4_K_M, Q5, Q8) karşılaştırması
11 Streamlit + Ollama ile lokal chat arayüzü geliştirme
Kütüphaneler:
transformerstokenizersdatasetsacceleratebitsandbytesollamastreamlitllama-cpp-python BTK Akademi Atölyesi
Bu atölyeye katılmak istiyorum
Bireysel kayıt için BTK Akademi başvuru süreçleri, kurumsal eğitim için Dr. Murat Altun ile doğrudan iletişim.