Kısaca
Ollama, güçlü yapay zeka modellerini yerel olarak çalıştırmanın en kolay yoludur. OpenClaw ile birleştiğinde, ücretli alternatiflerle rekabet eden ücretsiz, gizlilik odaklı bir yapay zeka asistanı oluşturur. Bu rehber, kişisel yapay zeka asistanınız için Ollama'yı kurma, doğru modeli seçme ve OpenClaw ile entegre etme adımlarında size yol gösterecektir.
Giriş
Yapay zekayı yerel olarak çalıştırmak bir zamanlar karmaşık kurulum ve pahalı donanım gerektiren bir hobiydi. Ollama bunu değiştirdi. Basit bir yükleme komutu ve sezgisel API ile Ollama, yapay zeka modellerini yerel olarak çalıştırmayı herkes için erişilebilir kılıyor.
OpenClaw ile eşleştirildiğinde, güçlü bir yapay zeka asistanı elde edersiniz:
- Çalıştırması ücretsizdir (ilk kurulumdan sonra)
- Verilerinizi %100 gizli tutar
- Modeller indirildikten sonra çevrimdışı çalışır
- Tam kişiselleştirme kontrolü sunar
Bu rehber, başlamak için ihtiyacınız olan her şeyi kapsar.
Neden OpenClaw ile Ollama Kullanmalısınız?
Yerel Yapay Zekanın Faydaları
- Gizlilik: Konuşmalarınız asla makinenizden ayrılmaz
- API maliyeti yok: Donanım için bir kez ödeyin, sınırsız kullanın
- Çevrimdışı erişim: İnternet olmadan çalışır
- Tam kontrol: Modelleri ve istemleri özelleştirin
- Hız limiti yok: İstediğiniz kadar kullanın
Neden Ollama?
Ollama birkaç nedenden dolayı öne çıkıyor:
- Basit kurulum: Tek bir komutla başlayabilirsiniz
- Model kütüphanesi: 100'den fazla model mevcut
- Çapraz platform: macOS, Linux, Windows'ta çalışır
- API öncelikli: OpenClaw ile kolay entegrasyon
- Aktif geliştirme: Düzenli güncellemeler ve yeni modeller
Ön Koşullar
Başlamadan önce şunlara sahip olduğunuzdan emin olun:
Donanım Gereksinimleri
| Model Boyutu | Minimum RAM | Önerilen RAM |
|---|---|---|
| 7B parametre | 8GB | 16GB |
| 14B parametre | 16GB | 32GB |
| 32B parametre | 32GB | 64GB |
| 70B parametre | 64GB | 128GB |
Yazılım Gereksinimleri
- macOS 10.15+, Linux veya Windows 10+
- Kurulum için Yönetici/root erişimi
- İlk indirmeler için İnternet bağlantısı
- Komut satırı aşinalığı
İhtiyacınız Olanlar
- RAM gereksinimlerini karşılayan bir bilgisayar
- Model indirmek için internet
- İlk model indirmeleri için zaman (boyut ve bağlantıya göre değişir)
Ollama Kurulumu
macOS Kurulumu
En kolay yöntem Homebrew kullanmaktır:
brew install ollama
Veya resmi yükleyici betiğini kullanın:
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
Linux Kurulumu
# Yükleme betiğini kullanarak (önerilen)
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
# Veya ikili dosyayı doğrudan indirin
sudo curl -L https://ollama.ai/download/ollama-linux-amd64 -o /usr/bin/ollama
sudo chmod +x /usr/bin/ollama
Windows Kurulumu
- Yükleyiciyi indirin
- Yükleyiciyi çalıştırın
- Ekrandaki talimatları izleyin
Kurulumu Doğrulama
ollama --version
ollama version 0.15.0 veya daha yeni bir sürüm gibi bir çıktı görmelisiniz.
Ollama Servisini Başlatma
Ollama bir arka plan servisi olarak çalışır:
# Ollama'nın çalışıp çalışmadığını kontrol edin
ollama list
# Çalışmıyorsa Ollama'yı başlatın
ollama serve
Doğru Modeli Seçme
Ollama 100'den fazla modeli destekler. İşte nasıl seçim yapacağınız:
Kullanım Durumuna Göre
| Kullanım Durumu | Önerilen Modeller |
|---|---|
| Genel sohbet | Qwen3.5, Llama 3.2, Mistral |
| Kodlama yardımı | Qwen3.5-Coder, DeepSeek-Coder |
| Akıl yürütme/matematik | DeepSeek-R1, Qwen3.5 |
| Daha küçük donanım | Phi3.5, Gemma2.2B |
Donanıma Göre
| Mevcut RAM | Önerilen |
|---|---|
| 8GB | 7B modelleri (Qwen3.5, Llama3.2, Mistral) |
| 16GB | 8-14B modelleri |
| 32GB | 14-32B modelleri |
| 64GB+ | 70B+ modelleri |
2026'daki Popüler Modeller
Qwen3.5 — Mükemmel genel performans, güçlü akıl yürütme, kodlama için iyi. 2026'da OpenClaw için en popüler seçim.
DeepSeek-R1 — Matematik ve mantık görevlerinde GPT-4 ile rekabet eden açık kaynaklı bir akıl yürütme modeli. Karmaşık problem çözümü için harika.
Mistral — Hafif ama yetenekli. Sınırlı RAM'e sahip sistemler için mükemmel.
Model Kurulumu
Model Çekme
# Qwen3.5'i yükleyin (çoğu kullanıcı için önerilir)
ollama pull qwen2.5:7b
# Veya en son Qwen3
ollama pull qwen3:7b
# Akıl yürütme görevleri için DeepSeek-R1
ollama pull deepseek-r1:7b
# Llama 3.2
ollama pull llama3.2:7b
# Mistral
ollama pull mistral:7b
Model Etiketleri
Modeller farklı boyutlarda gelir:
# Farklı parametre boyutları
ollama pull qwen2.5:3b # Daha küçük, daha hızlı
ollama pull qwen2.5:7b # Dengeli
ollama pull qwen2.5:14b # Daha yetenekli
Yüklü Modelleri Görüntüleme
ollama list
Bu, indirilen tüm modelleri ve boyutlarını gösterir.
Modelleri Çalıştırma ve Test Etme
Etkileşimli Mod
# Model ile sohbet edin
ollama run qwen2.5:7b
Mesajınızı yazın ve Enter tuşuna basın. Çıkmak için /bye yazın.
API Modu
Ollama varsayılan olarak 11434 numaralı bağlantı noktasında bir API sunucusu çalıştırır:
# Oluşturma uç noktası
curl http://localhost:11434/api/generate -d {
"model": "qwen2.5:7b",
"prompt": "Hello, how are you?",
"stream": false
}
Python Kütüphanesini Kullanma
from ollama import Client
client = Client()
response = client.chat(
model='qwen2.5:7b',
messages=[
{'role': 'user', 'content': 'Hello!'}
]
)
print(response['message']['content'])
Apidog ile Test Etme
OpenClaw'a bağlanmadan önce, Ollama kurulumunuzu Apidog kullanarak test edin:
- Apidog'da yeni bir istek oluşturun
- Yöntemi POST olarak ayarlayın
- URL'yi girin:
http://localhost:11434/api/generate - Başlık ekleyin:
Content-Type: application/json
5. Gövde ekleyin:
{
"model": "qwen3-coder",
"prompt": "What is 2 + 2?",
"stream": false
}
Bu, OpenClaw ile entegre etmeden önce Ollama kurulumunuzun çalıştığını doğrular.
Ollama'yı OpenClaw ile Entegre Etme
Şimdi Ollama'yı OpenClaw'a bağlayalım.
Yöntem 1: Hızlı Yapılandırma
# OpenClaw'u modelinizle birlikte Ollama kullanacak şekilde ayarlayın
openclaw models set ollama/qwen2.5:7b
Yöntem 2: Ortam Değişkenleri
# Ollama uç noktasını yapılandırın
export OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
# Varsayılan modeli ayarlayın
export OLLAMA_MODEL=qwen2.5:7b
Yöntem 3: Yapılandırma Dosyası
~/.openclaw/config.yaml dosyasını oluşturun veya düzenleyin:
models:
default: ollama/qwen2.5:7b
ollama:
host: http://localhost:11434
model: qwen2.5:7b
temperature: 0.7
top_p: 0.9
Entegrasyonu Doğrulama
# OpenClaw model durumunu kontrol edin
openclaw models status
# Bir mesajla test edin
openclaw chat "Hello!"
Yerel modelinizden bir yanıt almalısınız.
Yapılandırma Seçenekleri
Ollama + OpenClaw kurulumunuzu ince ayarlayın:
Sıcaklık (Temperature)
Yaratıcılık ve hassasiyet arasındaki dengeyi kontrol eder:
ollama:
temperature: 0.7 # 0.0 = hassas, 1.0 = yaratıcı
Top-P ve Top-K
Yanıt çeşitliliğini kontrol edin:
ollama:
top_p: 0.9 # Çekirdek örnekleme
top_k: 40 # Token seçimi
Bağlam Uzunluğu
Daha uzun sohbetler için:
ollama:
context_size: 4096 # Varsayılan genellikle 2048 veya 4096'dır
Sistem İstemcisi
Model davranışını özelleştirin:
ollama:
system_prompt: |
You are a helpful coding assistant.
Provide clear, concise code examples.
Explain concepts simply.
Modeller Arasında Geçiş Yapma
Ollama'nın avantajlarından biri kolay model değiştirmedir:
# Akıl yürütme için DeepSeek-R1'e geçin
openclaw models set ollama/deepseek-r1:7b
# Kodlama görevleri için Qwen-Coder'a geçin
openclaw models set ollama/qwen2.5-coder:7b
# Genel modele geri dönün
openclaw models set ollama/qwen2.5:7b
Çoklu Model Kurulumu
config.yaml dosyasında birden fazla model yapılandırın:
models:
default: ollama/qwen2.5:7b
coding: ollama/qwen2.5-coder:7b
reasoning: ollama/deepseek-r1:7b
Ardından aralarında geçiş yapın:
openclaw models set coding
openclaw models set reasoning
Sorun Giderme
Model Yüklenmiyor
Sorun: Bellek yetersizliği hataları
Çözümler:
- Daha küçük bir model kullanın (14B yerine 7B)
- RAM boşaltmak için diğer uygulamaları kapatın
- Mevcut belleği
free -h(Linux) veya Aktivite Monitörü (Mac) ile kontrol edin
Yavaş Yanıtlar
Sorun: Yanıtlar çok uzun sürüyor
Çözümler:
- Daha küçük bir model kullanın
- GPU hızlandırmasını etkinleştirin (varsa)
- Bağlam boyutunu azaltın
- Model dosyaları için SSD depolama kullanın
Bağlantı Reddedildi
Sorun: OpenClaw, Ollama'ya bağlanamıyor
Çözümler:
# Ollama'nın çalıştığını doğrulayın
ollama serve
# Bağlantı noktasını kontrol edin
curl http://localhost:11434
Model Bulunamadı
Sorun: Model Ollama'da mevcut değil
Çözümler:
# Modeli çekin
ollama pull qwen2.5:7b
# Mevcut modelleri kontrol edin
ollama list
Sonuç
Artık yerel olarak çalışan güçlü, özel bir yapay zeka asistanına sahipsiniz. Ollama + OpenClaw, bulut alternatifleriyle ayda 20$+ maliyeti olacak yetenekleri, kontrol ettiğiniz donanım üzerinde sunar.
Şimdi yapabilecekleriniz:
- Yapay zekanızla birden fazla platform üzerinden sohbet edin
- Görevlere göre modeller arasında geçiş yapın
- Uzmanlaşmış davranışlar için istemleri özelleştirin
- Modeller indirildikten sonra çevrimdışı çalıştırın
Tek sınır donanımınızdır.
Sonraki adımlar:
- Farklı modellerle deneyler yapın
- Qwen3.5, DeepSeek-R1 ve diğerlerini deneyin
- Sistem istemlerinizi özelleştirin
- ClawHub'daki OpenClaw becerilerini keşfedin
Profesyonel yapay zeka uygulamaları oluşturmaya hazır mısınız? Apidog'u ücretsiz indirin ve yapay zeka entegrasyonlarınızı geliştiriciler için tasarlanmış görsel bir arayüzle test edin.
Sıkça Sorulan Sorular
OpenClaw için en iyi Ollama modeli hangisidir?
Qwen3.5 şu anda en popüler olanıdır; iyi akıl yürütme ve kodlama yetenekleriyle dengeli performans sunar. Önceliğiniz akıl yürütme görevleriyse, DeepSeek-R1 bu alanda öne çıkar.
Birden fazla Ollama modelini aynı anda çalıştırabilir miyim?
Evet, ancak her model RAM gerektirir. Tipik bir kurulum, gerektiğinde geçiş yaparak aynı anda bir model çalıştırır.
GPU'ya ihtiyacım var mı?
Hayır, Ollama CPU üzerinde çalışır. GPU hızlandırması onu daha hızlı yapar ancak zorunlu değildir. Daha küçük modeller (7B) CPU üzerinde oldukça iyi çalışır.
Modelleri nasıl güncellerim?
ollama pull model-name
Daha yeni bir sürüm mevcutsa Ollama otomatik olarak güncellenir.
Kendi ince ayarlı modellerimi kullanabilir miyim?
Evet, Ollama'nın içe aktarma işlevini kullanarak özel modelleri içe aktarabilirsiniz. Ayrıntılar için Ollama belgelerine bakın.