MiniMax M2 Yerelde Nasıl Çalıştırılır: Eksiksiz Adım Adım Kurulum Kılavuzu

MiniMax M2'yi yerelde çalıştırmak, kodlama ve ajan görevleri için tasarlanmış bu güçlü yapay zeka modeli üzerinde tam kontrol sağlar. API maliyetlerinden kaçınmak, veri gizliliğini sağlamak veya modeli özel ihtiyaçlarınıza göre uyarlamak istiyorsanız, yerel kurulum en doğru yol olacaktır. Bu kapsamlı rehber, sürecin her adımını sizin için anlatacak.

MiniMax M2 Nedir?

MiniMax M2 etkileyici özelliklere sahip gelişmiş açık kaynaklı bir dil modelidir:

• Mimari: Mixture-of-Experts (MoE)
• Toplam Parametre: 230 milyar
• Aktif Parametre: Her işlem başına 10 milyar
• Tasarım Odak Noktası: Kodlama ve ajan iş akışları
• Performans: Endüstri lideri araç kullanma yetenekleri
• Lisans: Açık kaynak (model ağırlıkları Hugging Face'de mevcut)

Model şu konularda üstünlük sağlar:

• Kod üretimi ve tamamlama
• Kod inceleme ve hata ayıklama
• Karmaşık akıl yürütme görevleri
• Çok adımlı ajan iş akışları
• Araç çağırma ve fonksiyon yürütme

Neden MiniMax M2’yi Yerelde Çalıştırmalısınız?

Yerel Kurulumun Avantajları

1. Veri Gizliliği ve Güvenlik

• Verileriniz üzerinde tam kontrol
• Dış sunuculara veri gönderilmez
• Hassas veya tescilli kodlar için ideal
• Sıkı uyumluluk gereksinimlerini karşılar

2. Maliyet Tasarrufu

• API kullanım ücreti yok
• İlk kurulum sonrası sınırsız istek
• Hız veya kota sınırlaması yok
• Uzun vadede ekonomik

3. Performans ve Gecikme

• Daha hızlı yanıt süreleri (ağ yükü olmadan)
• Öngörülebilir performans
• Dış hizmetlerin kullanılabilirliğine bağımlılık yok
• Donanımınıza özel optimizasyon mümkün

4. Özelleştirme

• Model parametreleri üzerinde tam kontrol
• İnce ayar veya özelleştirme yapabilme
• Kesin çıkarım ayarları yapılandırma
• Farklı konfigürasyonlarla deneme imkanı

5. Çevrimdışı Çalışabilme

• İnternet bağlantısı olmadan çalışır
• API çalışma süresine bağlı değildir
• Hava boşluklu (air-gapped) ortamlar için uygun

Sistem Gereksinimleri

Minimum Donanım Gereksinimleri

GPU Konfigürasyonu:

• Tavsiye Edilen: NVIDIA A100 (80GB) veya H100
• Minimum: NVIDIA A100 (40GB) veya muadili
• Tüketici GPU'ları: RTX 4090 (24GB) kuantizasyon ile çalışabilir
• CUDA: Versiyon 11.8 veya üzeri
• Compute Capability: 7.0 veya üzeri

Bellek ve Depolama:

• Sistem RAM: Minimum 64GB, tavsiye edilen 128GB
• Depolama: Model ağırlıkları ve cache için 500GB+ SSD
• Ağ: İlk model indirmesi için hızlı internet (~460GB)

CPU:

• Modern çok çekirdekli işlemci (16+ çekirdek tavsiye edilir)
• AVX2 komut seti desteği

Çoklu GPU Kurulumu (Opsiyonel ama Tavsiye Edilir)

Tam 230B parametre model için ideal performans:

• 2x NVIDIA A100 (80GB) veya daha iyi
• 4x NVIDIA A100 (40GB) veya daha iyi
• 8x NVIDIA RTX 4090 (24GB) tensor paralelliği ile

Yazılım Gereksinimleri

İşletim Sistemi:

• Linux (Ubuntu 20.04+ veya benzeri) - Tavsiye edilir
• Windows 11 + WSL2
• macOS (sınırlı destek, üretimde tavsiye edilmez)

Gerekli Yazılımlar:

• Python 3.9, 3.10 veya 3.11
• CUDA Toolkit 11.8+
• cuDNN 8.x
• Git ve Git LFS

Kurulum Öncesi Hazırlık

Adım 1: Sisteminizin Doğrulanması

GPU kullanılabilirliğini kontrol edin:

nvidia-smi

Beklenen çıktı GPU(lar), bellek ve CUDA versiyonunu göstermelidir.

CUDA kurulumunu kontrol edin:

nvcc --version

Python versiyonunu kontrol edin:

python --version
# 3.9, 3.10 veya 3.11 olmalı

Adım 2: Sanal Ortam Oluşturma

Sanal ortam kullanmanız şiddetle tavsiye edilir:

venv ile:

python -m venv minimax-env
source minimax-env/bin/activate  # Linux/Mac için
# veya
minimax-env\Scripts\activate  # Windows için

conda ile:

conda create -n minimax-m2 python=3.10
conda activate minimax-m2

Adım 3: Temel Bağımlılıkları Kurma

# pip güncellemesi
pip install --upgrade pip

# Temel araçların kurulumu
pip install wheel setuptools

# CUDA destekli PyTorch kurulumu
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

PyTorch CUDA desteğini doğrula:

python -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA version: {torch.version.cuda}'); print(f'GPU count: {torch.cuda.device_count()}')"

MiniMax M2 İndirme

Yöntem 1: Hugging Face CLI Kullanımı (Tavsiye Edilir)

Hugging Face Hub kurulumu:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Giriş yapın (model doğrulama gerekiyorsa):

huggingface-cli login

Modeli indirin:

# Model dizini oluşturma
mkdir -p ~/models
cd ~/models

# MiniMax M2 indir
huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-M2 --local-dir MiniMax-M2 --local-dir-use-symlinks False

Not: Yaklaşık 460GB veri indirilecektir. Depolama ve bant genişliği durumunuzu kontrol edin.

Yöntem 2: Git LFS Kullanımı

# Git LFS kurulumu
git lfs install

# Depoyu klonlama
cd ~/models
git clone https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2

Yöntem 3: Python Script ile İndirme

from huggingface_hub import snapshot_download

model_id = "MiniMaxAI/MiniMax-M2"
local_dir = "/path/to/your/models/MiniMax-M2"

snapshot_download(
    repo_id=model_id,
    local_dir=local_dir,
    local_dir_use_symlinks=False,
    resume_download=True
)

Dağıtım Seçeneği 1: vLLM Kullanımı

vLLM, büyük dil modelleri için optimize edilmiş yüksek performanslı bir çıkarım motorudur.

vLLM Kurulumu

# CUDA destekli vLLM kurulumu
pip install vllm

# Veya en son özellikler için kaynaktan kurulum
git clone https://github.com/vllm-project/vllm.git
cd vllm
pip install -e .

Basit vLLM Dağıtımı

vLLM sunucusunu başlat:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model ~/models/MiniMax-M2 \
  --trust-remote-code \
  --dtype auto \
  --api-key your-secret-key \
  --served-model-name MiniMax-M2

Optimizasyon ile gelişmiş konfigürasyon:

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model ~/models/MiniMax-M2 \
  --trust-remote-code \
  --dtype auto \
  --api-key your-secret-key \
  --served-model-name MiniMax-M2 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --max-model-len 32768 \
  --gpu-memory-utilization 0.95 \
  --disable-log-requests

Parametre açıklaması:

• --tensor-parallel-size 2: Tensor paralelliği için 2 GPU kullanımı
• --max-model-len 32768: Maksimum dizi uzunluğu
• --gpu-memory-utilization 0.95: GPU belleğinin %95'i kullanılsın
• --dtype auto: En iyi veri tipini otomatik seç

Çoklu GPU Konfigürasyonu

Birden fazla GPU ile daha iyi performans:

# 4 GPU ile
python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model ~/models/MiniMax-M2 \
  --trust-remote-code \
  --tensor-parallel-size 4 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --gpu-memory-utilization 0.90

vLLM Dağıtımını Test Etme

cURL kullanarak:

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer your-secret-key" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-M2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate factorial"}
    ],
    "temperature": 1.0,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 500
  }'

Python ile:

from openai import OpenAI

# İstemci başlatma
client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="your-secret-key"
)

# İstek yapma
response = client.chat.completions.create(
    model="MiniMax-M2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Write a binary search algorithm in Python"}
    ],
    temperature=1.0,
    top_p=0.95,
    top_k=20,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

Dağıtım Seçeneği 2: SGLang Kullanımı

SGLang, gelişmiş özelliklere sahip başka bir yüksek performanslı çıkarım çerçevesidir.

SGLang Kurulumu

# Tüm bağımlılıklarla SGLang kurulumu
pip install "sglang[all]"

# Veya kaynaktan kurulum
git clone https://github.com/sgl-project/sglang.git
cd sglang
pip install -e "python[all]"

Basit SGLang Dağıtımı

SGLang sunucusunu başlat:

python -m sglang.launch_server \
  --model-path ~/models/MiniMax-M2 \
  --trust-remote-code \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000

Gelişmiş konfigürasyon:

python -m sglang.launch_server \
  --model-path ~/models/MiniMax-M2 \
  --trust-remote-code \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tp 2 \
  --mem-fraction-static 0.85 \
  --context-length 32768 \
  --chat-template chatml

Parametre açıklaması:

• --tp 2: 2 GPU içinde tensor paralelliği
• --mem-fraction-static 0.85: GPU belleğinin %85’i ayrılmış
• --context-length 32768: Maksimum bağlam uzunluğu
• --chat-template: Sohbet şablon formatı

SGLang Dağıtımını Test Etme

import sglang as sgl

# Runtime ayarı
runtime = sgl.Runtime(
    model_path="~/models/MiniMax-M2",
    trust_remote_code=True
)

# Basit fonksiyon tanımı
@sgl.function
def generate_code(s, task):
    s += "You are an expert programmer.\n"
    s += "User: " + task + "\n"
    s += "Assistant: " + sgl.gen("response", max_tokens=500, temperature=1.0, top_p=0.95)

# Üretimi çalıştır
state = generate_code.run(
    task="Write a function to reverse a linked list in Python",
    runtime=runtime
)

print(state["response"])

Optimum Konfigürasyon Ayarları

Tavsiye Edilen Çıkarım Parametreleri

MiniMax’ın resmi önerileri temelinde:

# MiniMax M2 için optimum ayarlar
inference_params = {
    "temperature": 1.0,      # Rasgelelik kontrolü (0.0 = deterministik, 2.0 = çok rasgele)
    "top_p": 0.95,           # Nucleus sampling (üst %95 ihtimal kütlesini tutar)
    "top_k": 20,             # Her adımda en iyi 20 token
    "max_tokens": 2048,      # Maksimum yanıt uzunluğu
    "frequency_penalty": 0,  # Tekrarı azaltır (0.0 - 2.0 arası)
    "presence_penalty": 0    # Konu çeşitliliğini teşvik eder (0.0 - 2.0 arası)
}

Performans İyileştirme

Maksimum through-put için:

# vLLM konfigürasyonu
--gpu-memory-utilization 0.95 \
--max-num-batched-tokens 8192 \
--max-num-seqs 256

Daha düşük gecikme için:

# vLLM konfigürasyonu
--max-num-batched-tokens 4096 \
--max-num-seqs 64

Bellek sınırlaması için:

# Kuantizasyon etkinleştirme
--quantization awq  # veya gptq, ya da sqeeze

Python İstemcisi Oluşturma

Tam İstemci Uygulaması

import requests
import json
from typing import List, Dict, Optional

class MiniMaxM2Client:
    def __init__(self, base_url: str = "http://localhost:8000", api_key: str = "your-secret-key"):
        self.base_url = base_url.rstrip('/')
        self.api_key = api_key
        self.headers = {
            "Content-Type": "application/json",
            "Authorization": f"Bearer {api_key}"
        }
    
    def chat_completion(
        self,
        messages: List[Dict[str, str]],
        temperature: float = 1.0,
        top_p: float = 0.95,
        top_k: int = 20,
        max_tokens: int = 2048,
        stream: bool = False
    ) -> Dict:
        """
        MiniMax M2'ye sohbet tamamlama isteği gönderir
        """
        url = f"{self.base_url}/v1/chat/completions"
        
        payload = {
            "model": "MiniMax-M2",
            "messages": messages,
            "temperature": temperature,
            "top_p": top_p,
            "top_k": top_k,
            "max_tokens": max_tokens,
            "stream": stream
        }
        
        if stream:
            return self._stream_request(url, payload)
        else:
            response = requests.post(url, headers=self.headers, json=payload)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
    
    def _stream_request(self, url: str, payload: Dict):
        """
        Akış halinde yanıtları işler
        """
        response = requests.post(
            url,
            headers=self.headers,
            json=payload,
            stream=True
        )
        
        for line in response.iter_lines():
            if line:
                line = line.decode('utf-8')
                if line.startswith('data: '):
                    data = line[6:]  # 'data: ' önekini çıkar
                    if data == '[DONE]':
                        break
                    try:
                        yield json.loads(data)
                    except json.JSONDecodeError:
                        continue
    
    def generate_code(self, task: str, language: str = "Python") -> str:
        """
        Belirli bir görev için kod üretir
        """
        messages = [
            {
                "role": "system",
                "content": f"Sen uzman bir {language} programcısısın. Temiz, iyi yorumlanmış kod sağla."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"{language} dilinde şu görevi yapacak kod yaz: {task}"
            }
        ]
        
        response = self.chat_completion(messages, temperature=0.7)
        return response['choices'][0]['message']['content']
    
    def review_code(self, code: str, language: str = "Python") -> str:
        """
        Kodu inceleyip geri bildirim sağlar
        """
        messages = [
            {
                "role": "system",
                "content": "Deneyimli bir kod inceleyicisisin. Kodda hata, performans sorunu ve en iyi uygulamaları analiz et."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": f"Bu {language} kodunu incele:\n\n```{language.lower()}\n{code}\n```"
            }
        ]
        
        response = self.chat_completion(messages)
        return response['choices'][0]['message']['content']
    
    def explain_code(self, code: str, language: str = "Python") -> str:
        """
        Bir kod parçasının ne yaptığını açıklar
        """
        messages = [
            {
                "role": "user",
                "content": f"Bu {language} kodu ne yapar açıklayabilir misin:\n\n```{language.lower()}\n{code}\n```"
            }
        ]
        
        response = self.chat_completion(messages)
        return response['choices'][0]['message']['content']

# Örnek kullanım
if __name__ == "__main__":
    client = MiniMaxM2Client()
    
    # Kod üretimi
    print("=== Kod Üretimi ===")
    code = client.generate_code("LRU cache'i O(1) işlemlerle uygula")
    print(code)
    
    # Kod inceleme
    print("\n=== Kod İnceleme ===")
    sample_code = """
def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
"""
    review = client.review_code(sample_code)
    print(review)
    
    # Akışlı (stream) örneği
    print("\n=== Akışlı Yanıt ===")
    messages = [{"role": "user", "content": "JavaScript'te async/await'i açıkla"}]
    for chunk in client.chat_completion(messages, stream=True):
        if 'choices' in chunk and len(chunk['choices']) > 0:
            delta = chunk['choices'][0].get('delta', {})
            if 'content' in delta:
                print(delta['content'], end='', flush=True)
    print()

İleri Düzey Kullanım Örnekleri

Çoklu Turlu Konuşma

client = MiniMaxM2Client()

conversation = [
    {"role": "system", "content": "Yardımcı bir kodlama asistanısın."}
]

# İlk tur
conversation.append({
    "role": "user",
    "content": "Kullanıcı kaydı için REST API endpoint'i oluştur"
})

response = client.chat_completion(conversation)
assistant_message = response['choices'][0]['message']['content']
conversation.append({"role": "assistant", "content": assistant_message})
print("Asistan:", assistant_message)

# İkinci tur
conversation.append({
    "role": "user",
    "content": "Şimdi o endpoint'e email doğrulaması ekle"
})

response = client.chat_completion(conversation)
assistant_message = response['choices'][0]['message']['content']
print("Asistan:", assistant_message)

Araç Çağırma / Fonksiyon Yürütme

# Mevcut araçları tanımla
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "Bir lokasyon için hava durumu bilgisi al",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "Şehir adı"
                    }
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    }
]

messages = [
    {"role": "user", "content": "San Francisco'da hava nasıl?"}
]

response = client.chat_completion(
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# Model araç çağırmasını isterse işle
if response['choices'][0]['message'].get('tool_calls'):
    tool_call = response['choices'][0]['message']['tool_calls'][0]
    function_name = tool_call['function']['name']
    arguments = json.loads(tool_call['function']['arguments'])
    print(f"Model şu fonksiyonu çağırmak istiyor: {function_name}({arguments})")

İzleme ve Bakım

Kaynak İzleme Scripti

import psutil
import GPUtil
from datetime import datetime

def monitor_resources():
    """
    MiniMax M2 çalışırken sistem kaynaklarını izler
    """
    # CPU Kullanımı
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    
    # Bellek Kullanımı
    memory = psutil.virtual_memory()
    memory_used_gb = memory.used / (1024**3)
    memory_total_gb = memory.total / (1024**3)
    
    # GPU Kullanımı
    gpus = GPUtil.getGPUs()
    
    print(f"\n=== Kaynak İzleyici [{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] ===")
    print(f"CPU Kullanımı: {cpu_percent}%")
    print(f"RAM: {memory_used_gb:.2f}GB / {memory_total_gb:.2f}GB ({memory.percent}%)")
    
    for i, gpu in enumerate(gpus):
        print(f"GPU {i}: {gpu.name}")
        print(f"  - Yük: {gpu.load * 100:.1f}%")
        print(f"  - Bellek: {gpu.memoryUsed:.0f}MB / {gpu.memoryTotal:.0f}MB ({gpu.memoryUtil * 100:.1f}%)")
        print(f"  - Sıcaklık: {gpu.temperature}°C")

# Döngüyle izleme
if __name__ == "__main__":
    import time
    while True:
        monitor_resources()
        time.sleep(10)  # Her 10 saniyede güncelle

Sağlık Kontrol Uç Noktası

def check_model_health():
    """
    Modelin doğru yanıt verdiğini kontrol eder
    """
    client = MiniMaxM2Client()
    
    try:
        response = client.chat_completion(
            messages=[{"role": "user", "content": "Çalışıyorsan 'OK' diye cevap ver"}],
            max_tokens=10
        )
        
        if response['choices'][0]['message']['content']:
            print("✅ Model sağlıklı ve yanıt veriyor")
            return True
        else:
            print("❌ Model yanıtı boş")
            return False
    except Exception as e:
        print(f"❌ Sağlık kontrolü başarısız: {e}")
        return False

Yaygın Sorun Giderme

Sorun 1: Bellek Yetersizliği (OOM) Hataları

Belirtiler:

• CUDA OOM hataları ile sunucu çöker
• Sistem işlemi sonlandırır

Çözümler:

1. GPU bellek kullanımını azaltın:

--gpu-memory-utilization 0.80  # Daha düşük değerlerle deneyin

2. Maksimum dizi uzunluğunu düşürün:

--max-model-len 16384  # 32768’den azaltın

3. Kuantizasyonu etkinleştirin:

--quantization awq  # Bellek ayak izini küçültür

4. Tensor paralelliğiyle daha fazla GPU kullanın:

--tensor-parallel-size 4  # 4 GPU'ya dağıt

Sorun 2: Yavaş Çıkarım Hızı

Belirtiler:

• Uzun yanıt süreleri
• Düşük verimlilik

Çözümler:

1. Paket işlemesini optimize edin:

--max-num-batched-tokens 8192
--max-num-seqs 128

2. Sürekli paketlemeyi etkinleştirin (vLLM’de varsayılan):
   Herhangi bir şekilde devre dışı bırakılmadığından emin olun.

3. GPU kullanımını kontrol edin:
   nvidia-smi ile GPU'nun tam dolulukta olduğundan emin olun.

4. Bağlam uzunluğunu azaltın:
   Kısa istemler daha hızlı işlenir.

Sorun 3: Model Yüklenemiyor

Belirtiler:

• Model ağırlıkları yüklenirken hata
• Dosya eksikliği

Çözümler:

1. Model dosyalarını kontrol edin:

ls -lh ~/models/MiniMax-M2/
# .safetensors veya .bin dosyaları olmalı

2. Bozuk dosyaları yeniden indirin:

huggingface-cli download MiniMaxAI/MiniMax-M2 --resume-download

3. trust-remote-code bayrağını kullanın:

--trust-remote-code  # Modelin özel kodu için zorunlu

Sorun 4: API Bağlantısı Reddedildi

Belirtiler:

• localhost:8000 bağlantısı sağlanamıyor
• Bağlantı reddedildi hatası

Çözümler:

1. Sunucunun çalıştığını kontrol edin:

ps aux | grep vllm
# veya
ps aux | grep sglang

2. Portun kullanılabilirliğini doğrulayın:

lsof -i :8000

3. Güvenlik duvarı ayarlarını kontrol edin:

sudo ufw allow 8000  # Ubuntu için

4. Doğru host ayarını kullanın:

--host 0.0.0.0  # Tüm arayüzlerden dinleme

Sorun 5: Düşük Kaliteli Yanıtlar

Belirtiler:

• Tutarsız veya kalitesiz çıktı
• Model talimatları takip etmiyor

Çözümler:

1. Tavsiye edilen parametreleri kullanın:

temperature=1.0,
top_p=0.95,
top_k=20

2. İstem tasarımını iyileştirin:

messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen uzman bir programcısın. Net ve doğru kod yaz."},
    {"role": "user", "content": "Detaylı ve spesifik görev açıklaması"}
]

3. Modelin doğru varyantının yüklendiğinden emin olun

Performans Kıyaslamaları

Beklenen Performans Ölçümleri

Tek A100 (80GB):

• Throughput: ~1,500-2,000 token/saniye
• Gecikme (ilk token): ~50-100ms
• Toplu iş boyutu: Maks 16 eş zamanlı istek

Çift A100 (80GB) Tensor Paralelliği ile:

• Throughput: ~2,500-3,500 token/saniye
• Gecikme (ilk token): ~40-80ms
• Toplu iş boyutu: Maks 32 eş zamanlı istek

4x A100 (40GB) Tensor Paralelliği ile:

• Throughput: ~3,000-4,000 token/saniye
• Gecikme (ilk token): ~30-60ms
• Toplu iş boyutu: Maks 64 eş zamanlı istek

Kıyaslama Scripti

import time
from minimax_client import MiniMaxM2Client

def benchmark_latency(client, num_requests=10):
    """
    Ortalama gecikmeyi ölçer
    """
    latencies = []
    
    for i in range(num_requests):
        start = time.time()
        response = client.chat_completion(
            messages=[{"role": "user", "content": "Python'da merhaba dünya yaz"}],
            max_tokens=50
        )
        end = time.time()
        latencies.append(end - start)
    
    avg_latency = sum(latencies) / len(latencies)
    print(f"Ortalama gecikme: {avg_latency:.3f}s")
    print(f"Minimum gecikme: {min(latencies):.3f}s")
    print(f"Maksimum gecikme: {max(latencies):.3f}s")

def benchmark_throughput(client, duration=60):
    """
    Saniye başına token sayısını ölçer
    """
    start = time.time()
    total_tokens = 0
    requests = 0
    
    while time.time() - start < duration:
        response = client.chat_completion(
            messages=[{"role": "user", "content": "1'den 100'e kadar say"}],
            max_tokens=500
        )
        total_tokens += response['usage']['total_tokens']
        requests += 1
    
    elapsed = time.time() - start
    tps = total_tokens / elapsed
    
    print(f"Toplam istek: {requests}")
    print(f"Toplam token: {total_tokens}")
    print(f"Throughput: {tps:.2f} token/saniye")

if __name__ == "__main__":
    client = MiniMaxM2Client()
    
    print("=== Gecikme Kıyaslaması ===")
    benchmark_latency(client)
    
    print("\n=== Throughput Kıyaslaması ===")
    benchmark_throughput(client)

Üretim Ortamı Kurulum Dikkatleri

Sistem Servisi Olarak Çalıştırma

/etc/systemd/system/minimax-m2.service dosyasını oluşturun:

[Unit]
Description=MiniMax M2 Inference Server
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=your-username
WorkingDirectory=/home/your-username
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1"
ExecStart=/home/your-username/minimax-env/bin/python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model /home/your-username/models/MiniMax-M2 \
    --trust-remote-code \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000
Restart=on-failure
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Servisi etkinleştirip başlatın:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable minimax-m2
sudo systemctl start minimax-m2
sudo systemctl status minimax-m2

Docker Kullanımı (Opsiyonel)

FROM nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu22.04

# Python ve bağımlılıkların kurulumu
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3.10 \
    python3-pip \
    git \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# vLLM kurulumu
RUN pip install vllm

# Modeli kopyala (veya volume olarak mount et)
COPY MiniMax-M2 /models/MiniMax-M2

# Port aç
EXPOSE 8000

# Sunucuyu çalıştır
CMD ["python3", "-m", "vllm.entrypoints.openai.api_server", \
     "--model", "/models/MiniMax-M2", \
     "--trust-remote-code", \
     "--host", "0.0.0.0", \
     "--port", "8000"]

İmaj oluşturma ve çalıştırma:

docker build -t minimax-m2 .
docker run --gpus all -p 8000:8000 minimax-m2

Çoklu Örnek İçin Yük Dengeleme

Yüksek trafik için nginx veya benzerini kullanın:

upstream minimax_backends {
    server localhost:8000;
    server localhost:8001;
    server localhost:8002;
}

server {
    listen 80;
    
    location /v1/ {
        proxy_pass http://minimax_backends;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    }
}

Maliyet Analizi

İlk Yatırım

Bileşen	Maliyet Aralığı
NVIDIA A100 (80GB) x2	$20,000 - $30,000
Sunucu (CPU, RAM, Depolama)	$3,000 - $5,000
Ağ Bağlantısı	$500 - $1,000
Toplam	$23,500 - $36,000

İşletme Maliyetleri

Kalem	Aylık Maliyet
Elektrik (ortalama 500W)	$50 - $100
Soğutma	$20 - $50
Bant Genişliği	$50 - $200
Bakım	$100 - $200
Toplam	$220 - $550/ay

Alternatif: Bulut GPU Kiralama

Ön maliyet yüksekse GPU sunucusu kiralama seçeneği:

• LightNode GPU Sunucuları: Saatlik $0.50’dan başlayan fiyatlar
• AWS p4d.24xlarge: Saatlik ~ $32
• Google Cloud A100: GPU başı saatlik ~ $3-4

Kırılma noktası hesaplama:

• Yerel kurulum: $25,000 başlangıç + $350/ay
• Bulut kiralama: Günde 1 saat kullanımda $720/ay, 7/24 kullanımda $21,600/ay

7/24 kullanımda yerel kurulum yaklaşık 14 ayda kendini amorti eder.

LightNode’un GPU sunucu seçeneklerine buradan göz atabilirsiniz.

Güvenlik En İyi Uygulamaları

1. API Anahtarı Yönetimi

# Ortam değişkenleri kullanın
import os
API_KEY = os.getenv('MINIMAX_API_KEY')

# Anahtarlar asla kod içine gömülmemeli
# KÖTÜ: api_key = "sk-abc123..."
# İYİ: api_key = os.getenv('MINIMAX_API_KEY')

2. Ağ Güvenliği

# Güvenlik duvarı ayarları
sudo ufw default deny incoming
sudo ufw default allow outgoing
sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 8000  # Sadece yerel ağ
sudo ufw enable

3. Hız Sınırlandırma

Kötüye kullanımı önlemek için hız sınırı uygulayın:

from flask_limiter import Limiter
from flask import Flask

app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(app, default_limits=["100 per hour"])

@app.route("/v1/chat/completions")
@limiter.limit("10 per minute")
def chat_completion():
    # Uç nokta mantığı
    pass

4. Girdi Doğrulama

def validate_request(messages, max_tokens):
    # Mesaj sayısını kontrol et
    if len(messages) > 50:
        raise ValueError("Mesaj sayısı çok fazla")
    
    # Token limitini kontrol et
    if max_tokens > 4096:
        raise ValueError("max_tokens çok büyük")
    
    # Zararlı içerik kontrolü
    for msg in messages:
        if len(msg['content']) > 10000:
            raise ValueError("Mesaj çok uzun")

Sonuç

MiniMax M2'yi yerelde çalıştırmak size eşi benzeri olmayan kontrol, gizlilik ve uzun vadeli maliyet tasarrufu sağlar. İlk kurulum teknik bilgi ve yüksek donanım yatırımı gerektirse de, sunduğu avantajlar ciddi AI geliştirme, kurumsal uygulamalar ve araştırma projeleri için büyük fayda sağlar.

Önemli Noktalar:

1. Donanım Gereksinimi: En az 1x A100 (80GB), ideal 2+ GPU
2. Dağıtım Seçenekleri: vLLM (tavsiye) veya SGLang
3. Optimum Ayarlar: temperature=1.0, top_p=0.95, top_k=20
4. Performans: Kurulum türüne bağlı olarak 1,500-4,000 token/saniye
5. Maliyet: 7/24 kullanımda ~14 ayda bulut karşısında maliyetini çıkarır

Sonraki Adımlar:

1. Donanımınızın gereksinimleri karşıladığından emin olun
2. MiniMax M2'yi Hugging Face’den indirin
3. Dağıtım çerçevesi seçin (vLLM veya SGLang)
4. Temel konfigürasyonla başlayıp optimizasyon yapın
5. İzleme ve sağlık kontrol mekanizmalarını uygulayın
6. Gerekirse üretim için ölçeklendirin

AI destekli uygulamalar geliştiriyor, araştırma yapıyor veya açık kaynak AI modellerinin sunduğu olanakları keşfediyorsanız, MiniMax M2’yi yerelde çalıştırmak gelişmiş AI gücünü doğrudan elinize teslim eder.

Kurulum için GPU sunuculara mı ihtiyacınız var?
LightNode’un yüksek performanslı GPU sunucularını keşfedin — Donanım almadan önce testler için veya ölçeklenebilir bulut dağıtımları için ideal.