OpenClaw ve DeepSeek ile Ücretsiz Yerel Yapay Zeka Asistanı Nasıl Oluşturulur

Özet

DeepSeek, olağanüstü akıl yürütme yeteneklerine sahip güçlü, açık kaynaklı bir yapay zeka model ailesidir (1.5B'den 671B parametreye kadar). OpenClaw, tamamen yerel olarak çalışan popüler bir açık kaynaklı yapay zeka asistanıdır (170K+ GitHub yıldızı). DeepSeek'i Ollama aracılığıyla OpenClaw ile birleştirerek, ücretli alternatiflere rakip, ücretsiz, gizliliğe odaklı bir yapay zeka asistanı elde edersiniz; API maliyeti yok, abonelik yok, tam kontrol sizin elinizde.

Giriş

Kişisel bir yapay zeka asistanı oluşturmak hiç bu kadar erişilebilir olmamıştı. API maliyetleri, abonelik planları ve gizlilik endişeleri arasında, geliştiricilerin yerel yapay zeka yetenekleriyle başlamak için net bir yola ihtiyacı var.

API çağrılarına para harcamadan güçlü dil modellerini yerel olarak çalıştırmanın bir yolunu arıyorsanız, doğru yerdesiniz. Bu rehber, DeepSeek AI'nın etkileyici açık kaynak modelini, OpenClaw ile birlikte nasıl kuracağınızı adım adım anlatıyor. OpenClaw, tamamen kendi donanımınızda çalışan kişisel bir yapay zeka ajanı sağlayan popüler bir açık kaynaklı yapay zeka asistanıdır.

En iyi yanı mı? Hem DeepSeek hem de OpenClaw ücretsizdir. Kredi kartı yok. Abonelik yok. Makinenizden hiçbir veri ayrılmaz.

İster görevleri otomatikleştirmek isteyen bir geliştirici, ister yerel yapay zekayı keşfeden bir hobi sahibi, ister gizlilik öncelikli yapay zeka çözümleri arayan bir işletme olun, bu kurulum sıfır maliyetle kurumsal düzeyde yetenekler sunar.

Neden DeepSeek + OpenClaw?

DeepSeek'in Gücü

DeepSeek, 2026 yılında en yetenekli açık kaynak yapay zeka model ailelerinden biri olarak ortaya çıktı. İşte onu öne çıkaran özellikleri:

Olağanüstü Akıl Yürütme
DeepSeek-R1, akıl yürütme görevlerinde OpenAI O3 ve Gemini 2.5 Pro gibi önde gelen modellere yaklaşan performans sergiliyor. Özellikle matematik, kodlama ve karmaşık problem çözmede güçlüdür.

Model Çeşitliliği
DeepSeek, her kullanım durumu için modeller sunar:

Model	Parametreler	En İyi Olduğu Alan
DeepSeek-R1	1.5B - 671B	Akıl yürütme ve problem çözme
DeepSeek-V3	671B	Genel amaçlı görevler
DeepSeek-V3.1	671B	Hibrit düşünme/düşünmeme
DeepSeek-Coder	1.3B - 236B	Kodlama görevleri

Hibrit Akıl Yürütme
Qwen3 gibi, DeepSeek-V3.1 hem düşünme modunu (Düşünce Zinciri akıl yürütmesi) hem de düşünmeme modunu (doğrudan yanıtlar) destekler ve görevinize göre seçim yapmanızı sağlar.

Maliyet Verimliliği
DeepSeek modelleri açık kaynaklıdır ve yerel olarak çalıştırmak ücretsizdir. Sadece donanım için ödeme yaparsınız.

OpenClaw'ın Esnekliği

OpenClaw (eski adıyla Clawdbot/Moltbot), 170.000'den fazla GitHub yıldızına sahip açık kaynaklı bir yapay zeka ajanıdır.

Şunları sağlar:

Çoklu platform entegrasyonu: WhatsApp, Telegram, Discord, Slack ve daha fazlası
Otonom eylemler: E-posta gönder, takvimleri yönet, web'de gezin, komutları yürüt
Kalıcı bellek: Oturumlar arasında bağlamı hatırlar
Yetenek ekosistemi: ClawHub aracılığıyla 700'den fazla topluluk tarafından oluşturulmuş uzantı
Gizliliğe odaklı: Tamamen yerel olarak çalışır

Bu Kombinasyon Neden İşler

DeepSeek'in güçlü akıl yürütme yeteneğinin OpenClaw'ın ajans yetenekleriyle birleşimi, ücretli alternatiflere rakip, ücretsiz, özel bir yapay zeka asistanı oluşturur:

Sıfır API maliyeti
Tam veri gizliliği
Özelleştirilebilir davranış
Yapay zeka asistanınız üzerinde tam kontrol
Çoklu platform erişimi

Ön Koşullar

Başlamadan önce şunlara sahip olduğunuzdan emin olun:

Yeterli RAM'e sahip bir bilgisayar (gereksinimler aşağıya bakınız)
Yazılım yüklemek için Yönetici/root erişimi
İlk indirmeler için İnternet bağlantısı
Komut satırı hakkında temel bilgi (her adımı açıklayacağız)

Modele Göre RAM Gereksinimleri

Model	Minimum RAM	Önerilen RAM
DeepSeek-R1 1.5B	8GB	8GB
DeepSeek-R1 7B	16GB	16GB
DeepSeek-R1 14B	32GB	32GB
DeepSeek-R1 32B	64GB	64GB
DeepSeek-R1 70B	128GB	128GB+
DeepSeek-V3 671B	256GB	256GB+

Profesyonel ipucu: 16GB RAM'iniz varsa 7B modelle başlayın. Daha sonra her zaman yükseltebilirsiniz.

Ollama Kurulumu

Ollama, DeepSeek'i yerel olarak çalıştırmanızı sağlayan köprüdür. Model indirme, bellek yönetimi ve çıkarım sunuculuğunu halleder.

macOS Kurulumu

# Homebrew kullanarak (önerilir)
brew install ollama

# Veya kurulum betiğini kullanarak
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

Linux Kurulumu

# Kurulum betiğini kullanarak
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Veya doğrudan ikili dosyayı indirin
sudo curl -L https://ollama.ai/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama

Windows Kurulumu

Yükleyiciyi ollama adresinden indirin ve çalıştırın.

Kurulumu Doğrulama

Kurulumdan sonra Ollama'nın çalışıp çalışmadığını doğrulayın:

ollama --version

ollama version 0.5.0 veya benzeri bir çıktı görmelisiniz.

Ollama Servisini Başlatma

Ollama bir arka plan servisi olarak çalışır. Otomatik olarak başlaması gerekir, ancak doğrulayabilirsiniz:

# Ollama'nın çalışıp çalışmadığını kontrol edin
ollama list

# Çalışmıyorsa, başlatın
ollama serve

DeepSeek Modellerini Kurma

Şimdi DeepSeek'i makinenizde çalıştıralım.

DeepSeek-R1'i Çekme (Önerilir)

DeepSeek-R1 amiral gemisi akıl yürütme modelidir. Çoğu kullanıcı için 7B veya 8B modelle başlamanızı öneririz:

# 7B modelini çekin (çoğu kullanıcı için önerilir)
ollama pull deepseek-r1:7b

# Veya biraz daha iyi performans için 8B modelini çekin
ollama pull deepseek-r1:8b

# Daha güçlü donanım için 14B modelini deneyin
ollama pull deepseek-r1:14b

DeepSeek-V3'ü Çekme (Genel Amaçlı)

Akıl yürütme odaklı yerine genel amaçlı bir modele ihtiyacınız varsa:

# DeepSeek-V3'ü çekin (önemli miktarda RAM gerektirir)
ollama pull deepseek-v3:671b

Damıtılmış Modelleri Çekme (Düşük Kaynaklı)

Sınırlı RAM'e sahip sistemler için, damıtılmış modeller daha küçük boyutlarda iyi akıl yürütme sunar:

# Qwen mimarisine dayalı damıtılmış modelleri çekin
ollama pull deepseek-r1:1.5b
ollama pull deepseek-r1:14b

Modeli Çalıştırma

Modelin çalışıp çalışmadığını test edin:

# Etkileşimli sohbet modu
ollama run deepseek-r1:7b

Mesajınızı yazın ve Enter tuşuna basın. Çıkmak için /exit yazın.

Python ile Test Etme

DeepSeek'i programlı olarak nasıl kullanacağınız aşağıda açıklanmıştır:

import requests

url = "http://localhost:11434/api/generate"
payload = {
    "model": "deepseek-r1:7b",
    "prompt": "DeepSeek R1'in ne olduğunu tek cümleyle açıkla",
    "stream": False,
}
response = requests.post(url, json=payload).json()
print(response["response"])

Ollama API'nizi Apidog ile Test Etme

OpenClaw ile entegre etmeden önce, DeepSeek kurulumunuzu Apidog kullanarak test edebilirsiniz. Bu, API uç noktalarınızın doğru çalıştığını ayıklamak ve doğrulamak için özellikle kullanışlıdır.

Apidog'da Yeni bir İstek Oluşturun
Yöntemi POST olarak ayarlayın
URL'yi girin: http://localhost:11434/api/generate
Başlıkları Ekle:

Content-Type: application/json

Gövde Ekle (JSON):

{
  "model": "deepseek-r1:7b",
  "prompt": "Merhaba dünya!",
  "stream": false
}

Apidog'un görsel arayüzü, OpenClaw'a bağlanmadan önce Ollama API yanıtlarınızı test etmeyi ve herhangi bir sorunu ayıklamayı kolaylaştırır. Farklı istemleri ve yapılandırmaları test etmek için bu isteği kaydedebilirsiniz.

Apidog'da istek göndermek için gövde ekleyin

Ollama Python Kütüphanesini Kullanma

from ollama import Client

client = Client()
output = client.chat(
    model="deepseek-r1:7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Python'da bir 'hello world' yaz"}]
)
print(output["message"]["content"])

OpenClaw Kurulumu

Şimdi yapay zeka asistanınızı oluşturmak için OpenClaw'u kuralım.

Hızlı Kurulum

# npx kullanarak (kurulum gerekmez)
npx openclaw

# Veya kurulum betiğini kullanarak
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

İlk Kurulum

OpenClaw'u ilk kez çalıştırın:

npx openclaw

Bu, size ilk yapılandırma adımlarında yol gösterecektir:

İlk platform bağlantınızı kurun (Telegram, Discord vb.)
Temel tercihleri yapılandırın
Asistanı başlatın

OpenClaw'ın Çalıştığını Doğrulama

# OpenClaw durumunu kontrol edin
openclaw status

DeepSeek'i OpenClaw ile Entegre Etme

Şimdi sihir gerçekleşiyor, DeepSeek'i OpenClaw asistanınızın beyni olarak bağlıyoruz.

Yöntem 1: Ollama'yı Arka Uç Olarak Kullanma

OpenClaw, Ollama'yı yerel olarak destekler. DeepSeek'i kullanacak şekilde yapılandırın:

# OpenClaw'u DeepSeek-R1 ile Ollama kullanacak şekilde ayarlayın
ollama launch openclaw --model deepseek-r1

# Veya farklı bir model boyutu belirtin
ollama launch openclaw --model deepseek-v3.1

Yöntem 2: Ortam Yapılandırması

Daha fazla kontrol için ortam değişkenlerini ayarlayın:

# Ollama uç noktasını yapılandırın
export OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

# Modeli ayarlayın
export OLLAMA_MODEL=deepseek-r1

Yöntem 3: Yapılandırma Dosyası

~/.openclaw/config.yaml dosyasını oluşturun veya düzenleyin:

models:
  default: ollama/deepseek-r1:7b

ollama:
  host: http://localhost:11434
  model: deepseek-r1:7b
  temperature: 0.7
  top_p: 0.9

Entegrasyonu Test Etme

# OpenClaw'un DeepSeek kullandığını test edin
openclaw models status

DeepSeek-R1'in etkin olduğunu onaylayan bir çıktı görmelisiniz.

Platformunuz Üzerinden Sohbet Edin

Artık DeepSeek ile bağlı herhangi bir platform üzerinden sohbet edebilirsiniz:

Telegram:
Telegram'daki OpenClaw botunuza bir mesaj gönderin.

Discord:
Discord'da OpenClaw botunuzdan bahsedin.

WhatsApp:
OpenClaw WhatsApp numaranıza mesaj gönderin.

Yanıt, yerel olarak çalışan DeepSeek'ten gelecektir!

Yapılandırma ve Optimizasyon

DeepSeek + OpenClaw kurulumunuzu bu seçeneklerle ince ayar yapın.

Sıcaklık ve Top-P

Yanıt yaratıcılığını kontrol edin:

# config.yaml içinde
ollama:
  temperature: 0.7    # 0.0 = odaklanmış, 1.0 = yaratıcı
  top_p: 0.9         # Çekirdek örnekleme
  top_k: 40          # Token seçimi

Bağlam Uzunluğu

Daha uzun konuşmalar için ayarlayın:

ollama:
  context_size: 4096  # Daha uzun bağlam için artırın

Sistem İstemcisi

DeepSeek'in davranışını özelleştirin:

ollama:
  system_prompt: |
    Yardımsever bir kodlama asistanısınız.
    Temiz, PEP 8 uyumlu kod örnekleri sunarsınız.
    Kavramları basit terimlerle açıklarsınız.

Modeller Arasında Geçiş Yapma

İhtiyaçlarınıza göre farklı DeepSeek modelleri arasında kolayca geçiş yapabilirsiniz:

# Daha fazla yetenek için 14B modeline geçin
openclaw models set ollama/deepseek-r1:14b

# Genel görevler için V3'e geçin
openclaw models set ollama/deepseek-v3:671b

# Hız için 7B'ye geri dönün
openclaw models set ollama/deepseek-r1:7b

Yapay Zeka Asistanınızı Test Etme

Doğrudan Ollama Üzerinden Test Etme

# DeepSeek akıl yürütme yeteneklerini test edin
ollama run deepseek-r1:7b "Şu problemi çöz: Bir tren 2 saatte 120km yol alırsa, hızı nedir?"

OpenClaw Üzerinden Test Etme

# OpenClaw aracılığıyla bir test mesajı gönderin
openclaw chat "Merhaba, 2 + 2 kaç eder?"

Platform Entegrasyonlarını Test Etme

Platformlarınız yapılandırıldıktan sonra:

Telegram:
OpenClaw botunuza /start gönderin.

Discord:
Botunuzdan @botunuz merhaba ile bahsedin.

WhatsApp:
Yapılandırılmış WhatsApp numaranıza bir mesaj gönderin.

Günlükleri İzleme

Ne olup bittiğini görmek için OpenClaw günlüklerini kontrol edin:

# Son günlükleri görüntüle
openclaw logs --recent

# Canlı günlükleri görüntüle
openclaw logs --follow

Gelişmiş Kurulum İpuçları

GPU Hızlandırma

Bir NVIDIA GPU'nuz varsa, CUDA hızlandırmayı etkinleştirin:

# GPU'nun algılandığını doğrulayın
ollama list

# GPU hızlandırma ile çalıştırın (GPU varsa otomatik)
ollama run deepseek-r1:7b --gpu

Özel Modeller Oluşturma

Özel sürümler oluşturmak için sistem istemlerini kullanın:

# Bir Modelfile oluşturun
echo 'FROM deepseek-r1:7b
SYSTEM """Siz bir Python uzmanısınız.
Temiz, PEP 8 uyumlu kod sağlayın.
"""' > /tmp/python-expert

# Özel modeli oluşturun
ollama create python-expert -f /tmp/python-expert

# OpenClaw'da kullanın
openclaw models set ollama/python-expert

Çoklu Model Kurulumu

Farklı görevler için farklı modeller çalıştırın:

# config.yaml içinde - birden fazla model ön ayarı yapılandırın
models:
  default: ollama/deepseek-r1:7b
  coding: ollama/deepseek-coder:7b
  reasoning: ollama/deepseek-r1:14b

Ardından aralarında geçiş yapın:

# Kodlama modelini kullan
openclaw models set coding

# Karmaşık görevler için akıl yürütme modelini kullan
openclaw models set reasoning

Performans Optimizasyonu

Daha iyi performans için:

RAM'i boşaltmak için gereksiz uygulamaları kapatın
İhtiyaçlarınızı karşılayan en küçük modeli kullanın
Sık sık sınırlara ulaşıyorsanız RAM yükseltmeyi düşünün
Daha hızlı model yüklemesi için SSD depolama kullanın

Kaynak Kullanımını İzleme

# Mevcut modeli ve kaynakları kontrol edin
openclaw status --verbose

# Ollama'yı doğrudan izleyin
ollama list

Sık Karşılaşılan Sorunları Giderme

Model Yüklenmiyor (Bellek Yetmezliği)

Sorun: Ollama, yetersiz RAM nedeniyle modeli yükleyemiyor.

Çözüm:

Daha küçük bir model kullanın (14B yerine 7B)
RAM'i boşaltmak için diğer uygulamaları kapatın
Sisteminize daha fazla RAM ekleyin

Yavaş Yanıtlar

Sorun: Yanıtlar çok uzun sürüyor.

Çözümler:

Daha küçük bir model kullanın
GPU hızlandırmayı etkinleştirin
Bağlam boyutunu azaltın
Daha hızlı bir depolama sürücüsü kullanın (SSD)

OpenClaw, Ollama'ya Bağlanamıyor

Sorun: OpenClaw, Ollama'ya bağlantı hataları bildiriyor.

Çözümler:

Ollama'nın çalıştığını doğrulayın: ollama serve
Yapılandırmadaki ana bilgisayarı kontrol edin (varsayılan: http://localhost:11434)
Ollama'yı yeniden başlatın: pkill ollama && ollama serve

Platform Bağlantı Sorunları

Sorun: Telegram/Discord/WhatsApp'a bağlanamıyor.

Çözümler:

API kimlik bilgilerinizin doğru olduğunu doğrulayın
Platformun API durumunu kontrol edin
Belirli hata mesajları için OpenClaw günlüklerini inceleyin

Sıkça Sorulan Sorular

DeepSeek gerçekten ücretsiz mi?

Evet, DeepSeek açık kaynaklıdır ve yerel olarak çalıştırmak ücretsizdir. Sadece donanımı (RAM'e sahip bilgisayar) sağlamanız gerekir. API ücreti veya abonelik yok.

DeepSeek'i OpenClaw ile ticari olarak kullanabilir miyim?

Evet, hem DeepSeek hem de OpenClaw, ticari kullanıma izin veren esnek lisanslara sahiptir. Her zaman en son lisans koşullarını inceleyin.

GPU'm yoksa ne yapmalıyım?

DeepSeek, yalnızca CPU'lu sistemlerde çalışabilir. Daha yavaş çıkarım bekleyin (milisaniyeler yerine yanıt başına birkaç saniye). Daha küçük modeller (1.5B-7B) CPU'da oldukça iyi çalışır.

DeepSeek-R1 ve DeepSeek-V3 arasında nasıl seçim yaparım?

DeepSeek-R1: Akıl yürütme görevleri, matematik, kodlama ve problem çözme için en iyisi
DeepSeek-V3: Genel amaçlı konuşma ve görevler için en iyisi

Aynı anda birden fazla DeepSeek modeli çalıştırabilir miyim?

Evet, ancak her model ek RAM gerektirir. Tipik bir kurulum, belirli görevler için daha küçük bir uzman modelin yanı sıra 7B modelini çalıştırabilir.

DeepSeek'i en son sürüme nasıl güncellerim?

ollama pull deepseek-r1:7b

Daha yeni bir sürüm mevcutsa Ollama otomatik olarak güncellenecektir.

OpenClaw'u kendi uygulamalarıma bağlayabilir miyim?

Evet, OpenClaw özel entegrasyonlar için API uç noktaları ve web kancaları sağlar. Ayrıntılar için OpenClaw belgelerine bakın.

Sonuç

Artık makinenizde yerel olarak çalışan güçlü, ücretsiz bir yapay zeka asistanınız var. DeepSeek zekayı, OpenClaw ajansı sağlar ve Ollama her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlar.

Artık yapabilecekleriniz:

Telegram, Discord, WhatsApp veya diğer platformlar aracılığıyla DeepSeek ile sohbet edin
E-posta gönderme ve takvimleri yönetme gibi görevleri otomatikleştirin
Tam gizlilikle özel yapay zeka iş akışları oluşturun
İhtiyaçlarınız arttıkça en küçük modelden en güçlü modele ölçeklendirin

DeepSeek ve OpenClaw'ın birleşimi, bulut alternatifleriyle aylık yüzlerce dolara mal olacak yetenekleri sunar – hepsi kendi donanımınızda çalışır.

Sonraki adımlar:

Farklı DeepSeek model boyutlarını deneyin
OpenClaw'ın yetenek pazarını (ClawHub) keşfedin
Asistanınıza ek platformlar bağlayın
Belirli kullanım durumları için özel istemler oluşturun

Tek sınır hayal gücünüzdür.

Profesyonel yapay zeka uygulamaları oluşturmaya hazır mısınız? Apidog'u ücretsiz indirin ve yapay zeka hizmet entegrasyonlarınızı geliştiriciler için tasarlanmış görsel bir arayüzle test edin. Yapay zeka iş akışlarınızın sağlam ve güvenilir olduğundan emin olmak için Apidog'un API test paketini deneyin.

button