Ollama ile Ücretsiz GLM-5 Nasıl Kullanılır?

Z.ai'nin GLM-5'i, Ollama aracılığıyla erişilebilen, sınır düzeyinde açık kaynaklı bir model sunar. Karmaşık muhakeme, yazılım mühendisliği ve uzun vadeli ajanik iş akışlarında olağanüstü yetenekler elde ederken her şeyi kendi donanımınızda tutarsınız.

💡

Kurulumunuzu tamamlamak için Apidog'u bugün ücretsiz indirin. Bu güçlü API istemcisi, Ollama'nın yerel OpenAI uyumlu uç noktasına karşı istekleri görsel olarak tasarlamanıza, test etmenize ve hata ayıklamanıza olanak tanıyarak GLM-5 ile denemeleri kolaylaştırır ve geliştirme iş akışınızı ilk etkileşimden itibaren hızlandırır.

button

GLM-5'i Farklı Kılan Nedir?

Z.ai, GLM-5'i MIT Lisansı altında yayınlayarak ağırlıklarını Hugging Face ve ModelScope'ta serbestçe erişilebilir hale getirdi. Model, Bir Uzman Karışımı (MoE) mimarisinde toplam 744 milyar parametreye ölçeklenir ve jeton başına yalnızca 40 milyar parametreyi etkinleştirir. Bu tasarım, çıkarım maliyetlerini kontrol altında tutarken yüksek zekayı korur.

28.5 trilyon jeton üzerinde ön eğitim, GLM-5'i güçlü çok dilli destekle donatır ve özellikle İngilizce ve Çince'de öne çıkar. Ollama uygulamasında DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA) aracılığıyla yaklaşık 198K jetona kadar bağlamları işler; bu, uzun dizi performansından ödün vermeden hesaplama yükünü azaltır.

Kıyaslamalar güçlü yönlerini vurgular. GLM-5, AIME 2026 I'de %92.7, GPQA-Diamond'da %86.0 ve SWE-bench Verified'da %77.8 başarı elde eder. Bu sonuçlar, onu kodlama, matematiksel muhakeme ve çok adımlı planlama ve araç kullanımı gibi ajanik görevlerde önde gelen modellerle rekabetçi bir konuma getirir.

Kullanıcılar özellikle PRD'ler, elektronik tablolar ve raporlar gibi yapılandırılmış belgeler oluşturma yeteneğini ve ajan çerçeveleriyle uyumluluğunu takdir etmektedir. Model, basit sohbetten gelişmiş mühendislik iş akışlarına sorunsuz bir geçiş sağlar.

GLM-5'i Neden Ollama ile Eşleştirmelisiniz?

Ollama, macOS, Linux ve Windows genelinde yerel LLM dağıtımını basitleştirir. Model indirmelerini, nicelemesini ve sunumunu yönetirken, http://localhost:11434/v1 adresinde OpenAI uyumlu bir REST API sunar. Sonuç olarak, OpenAI uç noktaları için oluşturulan herhangi bir araç GLM-5 ile kutudan çıktığı gibi çalışır.

Bulut maliyetlerinden, hız sınırlarından ve üçüncü taraflara veri iletiminden kaçınırsınız. Dahası, Ollama modeller arasında kolay geçişi destekler ve doğrudan geliştirici araçlarıyla entegre olur. glm-5:cloud etiketi, yerel yürütme için optimize edilmiş, yetenek ve kaynak taleplerini dengeleyen bir varyant sunar.

GLM-5'i Yerel Olarak Çalıştırmak İçin Önkoşullar

Kurulumdan önce sisteminizi hazırlayın. Ollama modern donanımlarda çalışır, ancak GLM-5 ölçeği nedeniyle önemli kaynaklardan faydalanır.

İşletim Sistemi: macOS (Apple Silicon tercih edilir), Linux veya WSL2 yüklü Windows.
GPU Tavsiyesi: 24 GB+ VRAM'a sahip NVIDIA kartları, daha yüksek bağlam uzunluklarında rahat performans sunar. 32 GB+ birleşik belleğe sahip Apple Silicon Mac'ler de iyi performans gösterir. Yalnızca CPU kurulumları çalışır ancak daha yavaş jeton üretimi sağlar.
RAM: En az 32 GB sistem belleği; 64 GB+ uzun bağlamlarda kararlılığı artırır.
Depolama: Model dosyaları ve Ollama çalışma zamanı için 50 GB+ boş SSD alanı ayırın.
İnternet: Başlangıçtaki ollama pull komutu için gereklidir.

Donanımınızı bu yönergelerle karşılaştırın. Orta seviye GPU'lara sahip kullanıcılar, bağlamı sınırlayarak veya uygun olduğunda daha düşük niceleme kullanarak genellikle kullanılabilir hızlara ulaşır. Kurulumdan sonra artımlı olarak test edin.

Adım 1: Ollama'yı Kurun

Resmi Ollama web sitesini ziyaret edin ve platformunuz için yükleyiciyi indirin. Çoğu sistemde bu işlem saniyeler sürer.

macOS veya Linux'ta, bir terminal açın ve sitede verilen kurulum komutunu çalıştırın. Windows kullanıcıları indirilen .exe dosyasını yürütür.

Kurulumdan sonra, bir terminal açıp şunu yazarak başarıyı doğrulayın:

ollama --version

Bu komut, çalışma zamanının etkin olduğunu onaylar. Otomatik olarak başlamazsa, ollama serve ile Ollama sunucusunu arka planda başlatın.

Adım 2: GLM-5'i Çekin ve Çalıştırın

Modeli tek bir komutla indirin:

ollama pull glm-5:cloud

Bu işlem gerekli dosyaları indirir ve bağlantınıza bağlı olarak zaman alabilir. Terminaldeki ilerlemeyi izleyin.

Hemen ardından etkileşimli bir oturum başlatın:

ollama run glm-5:cloud

Artık GLM-5 ile doğrudan komut satırında etkileşim kurabilirsiniz. İstemleri yazın ve yanıtları gözlemleyin. İşiniz bittiğinde /bye ile oturumdan çıkın.

Adım 3: Komut Satırı ve Temel API Çağrıları Aracılığıyla Etkileşim

CLI hızlı testler için uygundur. Programatik erişim için REST API'yi kullanın.

Curl ile basit bir sohbet tamamlama isteğini test edin:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "glm-5:cloud",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Büyük dil modellerinde Uzman Karışımı mimarilerinin avantajlarını açıklayın." }
  ],
  "stream": false
}'

Ollama, asistanın mesajını içeren bir JSON yanıtı döndürür. Bu uç nokta, "stream": true olarak ayarladığınızda akışı destekler ve uygulamalarda gerçek zamanlı jeton çıktısı sağlar.

Python geliştiricileri, uyumluluk için resmi ollama kütüphanesini veya OpenAI SDK'sını kullanır:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama"  # Yer tutucu; gerçek anahtar gerekmez
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5:cloud",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Siz uzman bir yazılım mimarısınız."},
        {"role": "user", "content": "Günde 1 milyon kullanıcıya hizmet veren bir e-ticaret platformu için ölçeklenebilir bir mikrohizmet sistemi tasarlayın."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2048
)

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

Bu kod, mevcut OpenAI uyumlu kod tabanlarının yerel modele zahmetsizce nasıl adapte olduğunu gösterir.

Adım 4: İş Akışınızı Apidog ile Geliştirin

Görsel API testi, geliştirme ve hata ayıklamayı hızlandırır. Apidog, istekleri oluşturmak, ortamları yönetmek ve istemci kodu oluşturmak için sezgisel bir arayüz sağlayarak burada öne çıkar.

Apidog'u resmi siteden ücretsiz indirin ve kurun. Yeni bir proje oluşturun ve aşağıdakileri yapılandırın:

Temel URL: http://localhost:11434/v1
Uç Nokta: POST isteği olarak /chat/completions ekleyin.
Başlıklar: Content-Type: application/json olarak ayarlayın (yerel Ollama için Authorization başlığına gerek yoktur).

İstek gövdenizi görsel olarak oluşturun. Mesajlar dizisini tanımlayın, temperature, top_p veya max_tokens gibi parametreleri ayarlayın ve model adını "glm-5:cloud" dahil edin. İsteği gönderin ve jeton kullanımı ve zamanlama dahil olmak üzere tüm JSON yanıtını inceleyin.

Apidog ayrıca şunları yapmanıza olanak tanır:

Farklı modeller veya bağlamlar için yeniden kullanılabilir ortamlar kaydedin.
Python, JavaScript veya diğer dillerde SDK kodu oluşturun.
GLM-5 çıktılarını beklenen şemalarla doğrulamak için otomatik test paketleri oluşturun.
Arka uç yerel olarak çalışırken ön uç geliştirme için yanıtları taklit edin.

Bu entegrasyon, ham API denemelerini yapılandırılmış, işbirlikçi bir sürece dönüştürür. Karmaşık çok turlu konuşmaları veya araç çağırma senaryolarını test eden geliştiriciler, Apidog'un görsel hata ayıklama araçlarından özellikle yararlanır.

Gelişmiş Yapılandırmalar ve Optimizasyonlar

Bir Modelfile oluşturarak davranışı özelleştirin. Örneğin:

FROM glm-5:cloud
SYSTEM Siz uzun vadeli planlamaya ve kod kalitesine odaklanmış kesin bir mühendislik asistanısınız.
PARAMETER temperature 0.6
PARAMETER num_ctx 131072

Özel modeli ollama create my-glm5 -f Modelfile ile oluşturun ve ollama run my-glm5 olarak çalıştırın.

Bağlam uzunluğunu dikkatlice ayarlayın. Daha büyük pencereler daha fazla bellek tüketir ancak kapsamlı kod tabanlarının veya belgelerin analizini sağlar. nvidia-smi gibi araçlarla VRAM kullanımını izleyin.

Ajanik iş akışları için uyumlu araçları doğrudan başlatın:

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

Benzer komutlar Claude Code, Codex ve diğer çerçeveleri destekleyerek GLM-5'in yerel olarak masaüstü ajanlarına veya kodlama asistanlarına güç vermesini sağlar.

Modeli ön uç mimarisi veya siber güvenlik analizi gibi belirli alanlara yönlendirmek için sistem istemleriyle deneyler yapın. Performans metriklerini takip edin—saniye başına jetonlar genellikle GPU hızlandırma ve optimize edilmiş bağlam yönetimi ile iyileşir.

Sık Karşılaşılan Sorunları Giderme

Kullanıcılar ilk kurulum sırasında zaman zaman zorluklarla karşılaşır. Çekme komutu başarısız olursa, internet bağlantınızı ve disk alanınızı doğrulayın. Ollama hizmetini yeniden başlatın ve tekrar deneyin.

Çıkarım sırasında bellek hataları, yetersiz VRAM veya aşırı iddialı bir bağlam boyutuna işaret eder. num_ctx'i azaltın veya diğer GPU yoğun uygulamaları kapatın. Apple Silicon'da yeterli birleşik bellek ayrımı olduğundan emin olun.

Yavaş yanıt süreleri genellikle GPU boşaltmanın onaylanmasıyla iyileşir. Katmanların hızlandırıcıya yüklendiğini doğrulamak için Ollama günlüklerini kontrol edin.

API çağrıları beklenmeyen biçimler döndürdüğünde, model etiketinin tam olarak eşleştiğini ve istek gövdesinin beklenen şemayı takip ettiğini onaylayın. Apidog, ham istekleri ve yanıtları yan yana görüntüleyerek bu sorunları hızla izole etmeye yardımcı olur.

Topluluk forumları ve resmi belgeler, ekosistem geliştikçe ek çözümler sunar.

Sonuç: Gelişmiş Yapay Zekanın Kontrolünü Bugün Elinize Alın

GLM-5'i Ollama aracılığıyla yerel olarak çalıştırmak, yüksek kaliteli yapay zeka yardımına erişimin önündeki engelleri kaldırır. Veri egemenliğini korurken ve kullanım maliyetlerini ortadan kaldırırken, son teknoloji muhakeme ve kodlama performansına erişirsiniz.

Yukarıda belirtilen kurulum adımlarıyla başlayın, API etkileşimlerinizi geliştirmek için Apidog'u entegre edin ve özel iş akışlarınıza uygun özel yapılandırmaları keşfedin. Optimize edilmiş istemler, bağlam yönetimi veya araç entegrasyonları gibi küçük ayarlamalar, çıktı kalitesinde ve verimlilikte önemli iyileşmeler sağlar.

GLM-5'in yetenekleri ve Ollama'nın basitliği kombinasyonu, geliştiricilerin özgürce denemeler yapmasına ve tamamen kendi altyapılarında üretim sınıfı çözümler oluşturmasına olanak tanır. Yerel dağıtımınıza şimdi başlayın ve bu güçlü açık kaynaklı modelin tüm potansiyelini ortaya çıkarın.

button