Llama 4 Scout'u Yerel Olarak Çalıştırma: Adım Adım Kılavuz

Llama 4 Scout'un—Meta tarafından geliştirilen son teknoloji bir dil modeli—yeteneklerini keşfetmek istiyorsanız, yerel olarak çalıştırmak ilginç bir proje olabilir. 17 milyar aktif parametre ve eşi benzeri görülmemiş 10 milyon token bağlam penceresi ile Llama 4 Scout, yüksek verimlilik için tasarlanmış olup hem yerel hem de ticari dağıtımı destekler. Metin ve görüntülerin sorunsuz entegrasyonu için erken birleşim (early fusion) kullanarak, belge işleme, kod analizi ve kişiselleştirme gibi görevler için mükemmel bir çözüm sunar.

Ancak, işe başlamadan önce gerekli donanım spesifikasyonlarına sahip olduğunuzdan emin olun. Llama 4 modellerini yerel olarak çalıştırmak, en az 48 GB VRAM'e sahip güçlü bir GPU kurulumu veya büyük ölçekli uygulamalar için her GPU için 80 GB+ VRAM'e sahip çoklu GPU kurulumu gerektirir.

Hazırlık ve Kurulum

Adım 1: Ortamınızı Hazırlayın

1. Python'ı Kurun: Llama 4'ün kurulumu için sisteminizde uygun bir Python sürümünün yüklü olduğundan emin olun.
2. GPU'yu Kurun: Model hesaplama açısından yoğun olup güçlü bir GPU gerektirir. Sisteminizin modelin taleplerini karşılayabilecek bir GPU'ya sahip olduğundan emin olun.
3. Python Ortamını Kurun: Bağımlılıklarınızı düzenli tutmak için conda veya venv gibi bir Python ortam yöneticisi kullanın.

Adım 2: Modeli Edinin

1. Llama Web Sitesini Ziyaret Edin: Llama modellerinin indirme sayfasına erişmek için www.llama.com adresine gidin.
2. Bilgilerinizi Doldurun: Doğum yılı gibi gerekli bilgileri doldurarak kaydolun.
3. Modeli Seçin: Mevcut modeller arasından Llama 4 Scout'u seçin ve indirmeye devam edin.

Llama 4 Scout'u Yerel Olarak Çalıştırma

Adım 3: Gerekli Paketleri Kurun

Modeli indirdikten sonra, gerekli Python paketlerini kurmanız gerekecek. Terminalinizde aşağıdaki komutu çalıştırın:

pip install llama-stack

Bu komut, gerekli tüm kütüphanelerin yüklü olduğundan emin olur.

Adım 4: Modelin Mevcudiyetini Doğrulayın

Mevcut tüm Llama modellerini listelemek için aşağıdaki komutu kullanın:

llama model list

Llama 4 Scout için model kimliğini belirleyin.

Adım 5: Modeli İndirin ve Çalıştırın

1. Model Kimliğini Belirleyin: İstendiğinde doğru model kimliğini ve URL'yi sağlayın.
2. Özel URL: Llama 4 Scout için özel URL'ye sahip olduğunuzdan emin olun. Bu URL genellikle yalnızca 48 saat boyunca geçerlidir, bu nedenle birden fazla kez indirmeniz gerekebilir.

Adım 6: Çalıştırma Ortamı

Eğer Llama 4 ile uygulama geliştiriyorsanız, daha büyük ölçekli işlemler için AWS gibi bulut hizmetleriyle entegre etmeniz gerekebilir. EC2 gibi hesaplama gücü sağlayan veya sunucusuz işlevler için Lambda gibi AWS hizmetlerine aşina olmak faydalı olabilir.

Zorlukların Üstesinden Gelme

• Donanım Gereksinimleri: Model önemli ölçüde GPU gücü gerektirir. Donanımınız uygun değilse, LightNode gibi sağlayıcılardan sunucu kiralamayı veya AWS gibi bulut hizmetlerini kullanmayı düşünebilirsiniz; bu, güçlü hesaplama seçenekleri sunar.

• API Entegrasyonu: Uygulama geliştirme için, OpenRouter gibi platformlar, API anahtarları kullanarak Llama 4 modellerini entegre etmenize yardımcı olabilir. Bu yaklaşım, yerel altyapıya ihtiyaç duymadan ölçeklenebilirlik sağlar.

Sonuç

Llama 4 Scout'u yerel olarak çalıştırmak heyecan verici bir projedir, ancak önemli donanım ve yazılım zorluklarıyla karşılaşabilirsiniz. Bu adımları takip ederek ve sisteminizin iyi donanımlı olduğundan emin olarak, modelin çeşitli uygulamalar için potansiyelini açığa çıkarabilirsiniz. Uygun donanıma sahip olmayanlar için bulut hizmetlerini kullanmak pratik bir alternatif sunar. İster bir geliştirici ister bir araştırmacı olun, Llama 4 Scout, çığır açan özellikleri ve performansıyla AI çabalarınızı kesinlikle geliştirecektir.