Rust ile LLM inference, 2026 yılında üretim ortamında düşük gecikme, yüksek throughput ve güvenli bellek yönetimi arayan ekiplerin baş tercihi haline geldi. Python tabanlı transformers + PyTorch yığını prototipleme için hâlâ rakipsiz; ancak production-grade serving (özellikle edge, CPU-yoğun, multi-tenant SaaS ve gömülü cihaz senaryolarında) Rust ekosisteminin sunduğu sıfır-maliyet soyutlamalar ve borrow-checker güvencesi belirleyici fark yaratıyor. […]
Amazon SageMaker vs Vertex AI vs Azure ML 2026: Bulut ML Platformu Sagemaker vs Vertex karşılaştırması 2026 itibarıyla artık iki ürün arasında değil; üç hyperscaler ML platformu arasında yapılıyor: Amazon SageMaker, Google Vertex AI ve Azure Machine Learning. Ana cevap doğrudan: en düşük TCO ve hazır LLM ekosistemi için Vertex AI; en geniş enterprise IAM […]
RAG için Reranker: Cohere, Cross-Encoder ve Performans 2026 RAG sistemlerinde rerank rag katmanı, ilk aşamada toplanan 50-200 aday dokümanı sorgu-doküman bağlamına göre yeniden sıralayan ikinci aşama puanlama mekanizmasıdır. 2026 itibarıyla üretim hattındaki kurumsal RAG kurulumlarının büyük kısmı sade dense retrieval ile yetinmiyor: bi-encoder (ör. text-embedding-3-large veya BGE-M3) ile geri çağrılan adayları, cross-encoder bir reranker üzerinden […]
DSPy: Promot Otomasyonu ve LLM Pipeline Compile 2026 DSPy nedir? DSPy, Stanford NLP Group tarafından geliştirilen ve büyük dil modeli (LLM) çağrılarını manuel prompt mühendisliği yerine programlanabilir modüller olarak tanımlayan bir Python framework’üdür. Geleneksel yaklaşımda “prompt”u string olarak elle yazıp denemeden öteye gidemezken, DSPy Signature, Module ve Teleprompter soyutlamalarıyla pipeline’ı PyTorch tarzı bir hesap grafiği […]
LLM Quantization: INT4, INT8, GGUF ve Bellek Düşürme 2026 LLM quantization, büyük dil modellerinin ağırlıklarını FP16/BF16 yerine INT8, INT4 hatta INT2 gibi düşük bit derinliklerine indirgeyerek bellek tüketimini %50-87 oranında azaltan ve çıkarım hızını 2-4 katına çıkaran bir sıkıştırma tekniğidir. 2026 itibarıyla Llama 3.1 70B modelini FP16’da çalıştırmak yaklaşık 140 GB VRAM gerektirirken, GGUF Q4_K_M […]
LMQL nedir sorusunun kısa cevabı: LMQL (Language Model Query Language), ETH Zurich araştırma grubu tarafından geliştirilen, Python sözdizimine gömülü deklaratif bir LLM programming framework‘üdür ve dil modeli çağrılarını WHERE, DISTRIBUTION gibi kısıtlarla bir sorgu gibi yazmanıza izin verir. 2024-2026 döneminde Guidance (Microsoft), LMQL (ETH Zurich) ve SGLang (UC Berkeley + LMSYS) üç ana akım haline […]
Parallel tool use, bir büyük dil modelinin tek bir muhakeme adımında birden fazla aracı (function, API, retrieval, database query) eşzamanlı olarak çağırmasına olanak tanıyan yürütme paradigmasıdır. 2024 sonunda Anthropic Claude 3.5 Sonnet ve OpenAI gpt-4o serisi ile yaygınlaşan bu yetenek, 2026 itibarıyla kurumsal agentic AI mimarilerinin standart bileşeni hâline gelmiştir. Sıralı (sequential) tool calling ile […]
LangGraph nedir sorusu, 2026’da stateful AI agent geliştiren her ekibin ilk gündem maddesi haline geldi. LangGraph, LangChain ekibinin Ocak 2024’te tanıttığı, açık kaynak (MIT lisanslı) bir Python ve TypeScript kütüphanesidir; agent akışlarını bir directed graph olarak modeller, her node bir tool çağrısı veya LLM adımıdır ve edge‘ler state geçişlerini taşır. Geleneksel LangChain AgentExecutor’ın doğrusal “ReAct” […]
LLM için Semantic Cache: GPTCache, Redis ve Cost Düşürme 2026 Semantic cache nedir? Anlam tabanlı önbellekleme; gelen bir prompt’u embedding vektörüne dönüştürerek daha önce sorulan benzer sorgularla karşılaştıran ve eşik üzerindeki benzerliklerde LLM’i tekrar çağırmadan kayıtlı cevabı dönen bir katmandır. Geleneksel anahtar-değer cache yalnız birebir aynı string’i yakalar; semantic cache ise “fatura nasıl ödenir” ile […]
Edge AI nedir sorusunun 2026 itibarıyla en net cevabı: yapay zeka modellerini bulut sunucusu yerine cihazın kendisinde (akıllı telefon, IoT sensörü, otomotiv ECU, endüstriyel kamera) çalıştıran inference paradigmasıdır. TensorFlow Lite, Core ML, ONNX Runtime ve NVIDIA Jetson stack’leri sayesinde 7B parametreli LLM’ler artık 8 GB RAM’li bir telefonda saniyede 12-20 token üretebiliyor; MobileNetV3 sınıfı görüntü […]