Ollama ile Osmosis-Structure-0.6B'yi Yerel Olarak Nasıl Çalıştırılır

```html

Tamam, Peki osmosis-structure-0.6b Adını Nasıl Alıyor?

İlgilendiğiniz model olan osmosis/osmosis-structure-0.6b, Ollama platformu aracılığıyla kullanılabilir. Adın kendisi bazı değerli ipuçları sunuyor:

• osmosis/: Bu, Ollama'daki yayıncıyı veya ad alanını gösterir ve "Osmosis" olarak bilinen bir grup veya birey tarafından sağlandığını düşündürür.
• osmosis-structure: "Structure" (Yapı) kısmı, bu modelin özellikle yapılandırılmış verilerle ilgili görevler için ince ayarlandığını veya tasarlandığını güçlü bir şekilde ima eder. Bu, kod oluşturmadan, metinden SQL'e, JSON manipülasyonuna ve diğer yapılandırılmış metin çıktısı biçimlerine kadar değişebilir.
• 0.6b: Bu, modelin yaklaşık 600 milyon parametreye sahip olduğunu gösterir. Bu, onu daha küçük, verimli dil modelleri kategorisine yerleştirir.
• Boyut: Arama sonuçları, bu modelin GGUF formatında yaklaşık 350 MB olduğunu gösteriyor. Bu kompakt boyut, yüksek oranda nicelleştirildiği ve tüketici donanımında verimli bir şekilde çalışacak şekilde optimize edildiği anlamına gelir ve daha büyük modellere göre daha az RAM ve disk alanı gerektirir.

Kesin özellikler, eğitim verileri, belirli kıyaslamalar ve birincil amaçlanan kullanım durumları en iyi Ollama web sitesindeki resmi model kartında (sahip olduğunuz bağlantı) bulunsa da, "yapı"ya odaklanan 0.6B parametre modeli için genel beklentileri çıkarabiliriz:

Küçük boyutu, çok milyar parametreli modellere kıyasla hızlı yükleme sürelerine ve daha düşük kaynak tüketimine (CPU, RAM) olanak tanır.

"Yapı" tanımı, aşağıdaki gibi görevlerde daha iyi performans göstereceğini gösterir:

• SQL sorguları oluşturma veya anlama.
• JSON, XML veya YAML verileri oluşturma veya ayrıştırma.
• Yaygın programlama dillerinde kod oluşturmaya yardımcı olma.
• Özellikle biçimlendirilmiş metin çıktısı gerektiren talimatları izleme.

Performans: Bu boyuttaki bir model için, daha büyük modeller gibi genel bir bilgi merkezi olmaya çalışmak yerine, özel görevlerinde güçlü performans hedefleyecektir. Kıyaslamaları (model kartında kontrol etmelisiniz) muhtemelen bu yapılandırılmış alanlardaki yeteneklerini yansıtacaktır.

Gelin osmosis-structure-0.6b'yi Ollama ile Çalıştıralım

Ollama, yerel makinenizde açık kaynaklı büyük dil modellerini çalıştırmayı radikal bir şekilde basitleştiren bir araçtır. Model ağırlıklarını, yapılandırmalarını ve bir hizmet mekanizmasını paketleyerek kolay kurulum ve etkileşim sağlar.

Ollama, bulut tabanlı API'lere güvenmeden osmosis/osmosis-structure-0.6b gibi LLM'lerin gücünden yararlanmanızı sağlar. Bu, gizliliği sağlar, çevrimdışı kullanıma izin verir ve uygulamaları denemek ve oluşturmak için uygun maliyetli bir yol sunar. macOS, Windows ve Linux için kullanılabilir.

İlk Olarak, Ollama'yı Yüklemeniz Gerekir

Yükleme prosedürü, işletim sisteminize bağlı olarak biraz farklılık gösterir.

macOS için: Tipik olarak, Ollama uygulamasını resmi web sitesinden indirirsiniz. İndirme genellikle Ollama.app'i içeren bir .zip dosyasıdır. Bunu çıkarın ve Ollama.app'i /Applications klasörünüze taşıyın. Uygulamayı başlatmak, genellikle bir menü çubuğu simgesiyle gösterilen Ollama arka plan hizmetini başlatır.

Windows için: Ollama web sitesinden bir yükleyici çalıştırılabilir dosyası mevcuttur. İndirin ve ekrandaki istemleri izleyerek çalıştırın. Windows'taki Ollama genellikle, yükleyicinin henüz yapılandırılmamışsa kurulumuna yardımcı olabileceği Windows Subsystem for Linux (WSL 2) ile entegre olur. Yüklendikten sonra, Ollama bir arka plan hizmeti olarak çalışır.

Linux için: Linux'ta Ollama'yı yüklemenin yaygın yolu, web sitelerinde sağlanan ve bir yükleme komut dosyası getiren ve çalıştıran bir curl komutudur:

curl -fsSL [<https://ollama.com/install.sh>](<https://ollama.com/install.sh>) | sh

Bu komut Ollama'yı kurar ve genellikle bir systemd hizmeti olarak çalışır.

Yüklemeden sonra, terminalinizi (veya Windows'ta PowerShell/Komut İstemi) açın ve aşağıdaki komutu verin:

ollama --version

Bu, yüklü Ollama sürümünü görüntülemeli ve CLI'nin doğru çalıştığını doğrulamalıdır.

osmosis/osmosis-structure-0.6b'yi Ollama ile Yerel Olarak Çalıştırma

Ollama yüklü ve çalışır durumda olduğunda, artık osmosis/osmosis-structure-0.6b modelini çekebilir ve etkileşim kurabilirsiniz.

Donanım Hususları:

• RAM: ~350MB'lık bir model için, yüklenmesi ve sorunsuz çalışması için en az 1-2 GB boş RAM'e ihtiyacınız olacaktır, ancak Ollama'nın bellek yönetimi ve modelin GGUF formatı verimlidir.
• CPU/GPU: Ollama otomatik olarak CPU'nuzu kullanacaktır. Uyumlu bir GPU'nuz varsa (Apple Metal, NVIDIA CUDA, Linux'ta AMD ROCm), Ollama bunu önemli ölçüde daha hızlı çıkarım için kullanacaktır. 0.6B boyutu, modern CPU'larda bile oldukça duyarlı olmalıdır.
• Depolama: Modelin kendisi küçüktür (~350MB), bu nedenle disk alanı büyük bir endişe değildir.

Adım 1. Modeli Getirme

Modeli yerel sisteminize indirmek için, modelin tam tanımlayıcısıyla birlikte ollama pull komutunu kullanın:

ollama pull osmosis/osmosis-structure-0.6b

Ollama daha sonra:

• Model kayıt defterine bağlanır.
• Model manifestini ve katmanlarını indirir (ilerleme göstergeleri göreceksiniz).
• Modeli yerel olarak depolar ve kullanıma hazır hale getirir. ~350MB boyutu göz önüne alındığında, bu nispeten hızlı bir indirme olmalıdır.

ollama pull size varsayılan yapılandırmayı sağlarken, temperature (rastgelelik), num_ctx (bağlam penceresi boyutu) veya sistem istemi gibi parametreleri değiştirmek isterseniz özel bir Modelfile oluşturarak model davranışını özelleştirebilirsiniz. Daha sonra ollama create your-custom-osmosis -f ./YourModelfile (orijinal modeli temel olarak kullanarak FROM osmosis/osmosis-structure-0.6b) kullanırsınız. Modelfile sözdizimi için resmi Ollama belgelerine bakın. osmosis/osmosis-structure-0.6b için varsayılan ayarlar zaten yayıncısı tarafından optimize edilmiş olabilir.

Adım 2. Komut Satırı Aracılığıyla İnteraktif Sohbet

Yeni indirdiğiniz modelle etkileşim kurmanın en basit yolu, ollama run komutudur:

ollama run osmosis/osmosis-structure-0.6b

Bu, modeli belleğe yükler ve size interaktif bir istem (örneğin, >>>) sağlar. Sorularınızı veya talimatlarınızı yazabilir, Enter tuşuna basabilir ve model bir yanıt üretecektir.

Örneğin, SQL yeteneklerini test etmek isterseniz (bunun "Yapı" odağına göre güçlü yönlerinden biri olduğunu varsayarsak):

>>> 'id', 'name', 'email' ve 'signup_date' sütunlarına sahip bir 'users' tablosu verildiğinde, 2024 yılında kaydolan tüm kullanıcıları bulmak için bir SQL sorgusu yazın.

Model daha sonra oluşturduğu SQL sorgusunu sağlayacaktır.

Bu interaktif oturumdan çıkmak için, genellikle /bye, /exit yazabilir veya Ctrl+D tuşlarına basabilirsiniz.

Adım 3. Ollama API'si Aracılığıyla Etkileşim Kurma

Ollama, modelleri yerel bir REST API aracılığıyla sunar ve genellikle http://localhost:11434 adresinde bulunur. Bu, osmosis/osmosis-structure-0.6b'yi kendi uygulamalarınıza ve komut dosyalarınıza entegre etmenizi sağlar.

İşte API ile etkileşim kurmak için requests kütüphanesini kullanan bir Python örneği. İlk olarak, requests'in yüklü olduğundan emin olun:

pip install requests

Şimdi, Python betiği:

import requests
import json

OLLAMA_ENDPOINT = "<http://localhost:11434/api/generate>"
MODEL_NAME = "osmosis/osmosis-structure-0.6b" # Doğru model adı

def generate_response(prompt_text, stream_output=False):
    """
    Belirtilen model için Ollama API'sine bir istem gönderir.
    Birleştirilmiş yanıt metnini döndürür.
    Yanıtın parçalarını geldikçe yazdırmak için stream_output=True ayarlayın.
    """
    payload = {
        "model": MODEL_NAME,
        "prompt": prompt_text,
        "stream": stream_output
    }

    full_response_text = ""
    try:
        response = requests.post(OLLAMA_ENDPOINT, json=payload, stream=stream_output)
        response.raise_for_status()

        if stream_output:
            for line in response.iter_lines():
                if line:
                    decoded_line = line.decode('utf-8')
                    json_object = json.loads(decoded_line)
                    chunk = json_object.get('response', '')
                    print(chunk, end='', flush=True)
                    full_response_text += chunk
                    if json_object.get('done'):
                        print("\\\\n--- Akış Tamamlandı ---")
                        break
        else:
            response_data = response.json()
            full_response_text = response_data.get('response', '')
            print(full_response_text)

        return full_response_text

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"\\\\nOllama API'sine bağlanırken hata: {e}")
        if "connection refused" in str(e).lower():
            print("Ollama uygulamasının veya hizmetinin çalıştığından emin olun.")
        return None
    except json.JSONDecodeError as e:
        print(f"\\\\nJSON yanıtını çözerken hata: {e}")
        print(f"Sorunlu içerik: {response.text if 'response' in locals() else 'Yanıt nesnesi yok'}")
        return None

if __name__ == "__main__":
    # Ollama'nın çalıştığından ve modelin yüklendiğinden veya kullanılabilir olduğundan emin olun.
    # Ollama, henüz yüklenmemişse, genellikle ilk API isteğinde modeli yükler.

    prompt1 = "Bir sözlüğü bir JSON dizesine serileştirmek için bir Python işlevi yazın."
    print(f"--- İstem 1 Gönderiliyor: {prompt1} ---")
    response1 = generate_response(prompt1)
    if response1:
        print("\\\\n--- Model Yanıtı 1 Alındı ---")

    print("\\\\n" + "="*50 + "\\\\n") # Ayırıcı

    prompt2 = "SQL'deki bir LEFT JOIN'in, basit terimlerle bir INNER JOIN'den nasıl farklı olduğunu açıklayın."
    print(f"--- İstem 2 Gönderiliyor (Akış): {prompt2} ---")
    response2 = generate_response(prompt2, stream_output=True)
    if response2:
        # Tam yanıt zaten akış mantığı tarafından yazdırılır
        pass
    else:
        print("\\\\nİstem 2 için yanıt alınamadı.")

Bu komut dosyası, osmosis/osmosis-structure-0.6b modeline istemler göndermek için bir işlev tanımlar. Hem akış hem de akış dışı yanıtları işleyebilir. Bu komut dosyasının çalışması için Ollama hizmetinin çalışıyor olması gerektiğini unutmayın.

• Hatalar alıyorsanız, Ollama hizmetinin/uygulamasının çalıştığını doğrulayın. Farklı bir makineden erişiyorsanız güvenlik duvarı ayarlarını kontrol edin (varsayılan olarak localhost'tur). Hatalar için Ollama günlüklerine bakın (macOS/Linux'ta ~/.ollama/logs).

Adım 4. Bazı İstemleri Deneyin

osmosis/osmosis-structure-0.6b'nin belirli güçlü yönleri, en iyi Ollama web sitesindeki model kartını inceleyerek anlaşılır. Ancak, "Yapı" odaklı bir 0.6B modeli için, şunlar gibi istemler deneyebilirsiniz:

Metinden SQL'e:

• İstem: "inventory adlı, item_id (INT), item_name (VARCHAR), quantity (INT), last_stocked_date (DATE) sütunlarına sahip bir tablo düşünün. '2024-01-01' tarihinden önce en son stoklanan ve miktarı 10'dan az olan tüm öğeleri bulmak için bir SQL sorgusu oluşturun."
• (Oluşturulan SQL'in doğruluğunu ve sözdizimini gözlemleyin.)

JSON Manipülasyonu/Oluşturma:

• İstem: 'The Local LLM Handbook' başlıklı, 'AI Community' tarafından yazılan, 2025'te yayınlanan ve ISBN'si '978-0-LOCAL-LLM-0' olan bir kitap için bir JSON nesnesi oluşturun.
• (Çıktının iyi biçimlendirilmiş JSON olup olmadığını ve istemi doğru bir şekilde yansıtıp yansıtmadığını kontrol edin.)

Basit Kod Oluşturma (örneğin, Python):

• İstem: Genişlik ve yükseklik için bir kurucuya ve alanını hesaplamak için bir yönteme sahip bir Rectangle sınıfı tanımlayan bir Python betiği yazın.
• (Oluşturulan kodun doğruluğunu ve eksiksizliğini değerlendirin.)

Biçimlendirilmiş Çıktı için Talimatları İzleme:

• İstem: Yerel dil modelleri kullanmanın üç avantajını listeleyin. Bunları, her noktanın 'Avantaj:' ile başladığı madde işaretli bir liste olarak sunun.
• (Biçimlendirme talimatlarına ne kadar iyi uyduğunu değerlendirin.)

Deney yapmak önemlidir! Modelin güçlü ve zayıf yönlerini keşfetmek için yapılandırılmış verilerle ilgili farklı türde istemler deneyin. Birincil tasarım işlevleri hakkında rehberlik için Ollama model kartına bakın.

Apidog ile Ollama Yerel API'sini Test Etme

Apidog, Ollama'nın API moduyla iyi eşleşen bir API test aracıdır. İstekler göndermenize, yanıtları görüntülemenize ve Qwen 3 kurulumunuzu verimli bir şekilde hata ayıklamanıza olanak tanır.

Apidog'u Ollama ile kullanma şekli şöyledir:

• Yeni bir API isteği oluşturun:
• Uç Nokta: http://localhost:11434/api/generate
• İsteği gönderin ve yanıtı Apidog'un gerçek zamanlı zaman çizelgesinde izleyin.
• Yanıtları otomatik olarak ayrıştırmak için Apidog'un JSONPath çıkarma özelliğini kullanın; bu, Postman gibi araçlardan daha üstündür.

Akış Yanıtları:

• Gerçek zamanlı uygulamalar için akışı etkinleştirin:
• Apidog'un Otomatik Birleştirme özelliği, akışlı mesajları birleştirerek hata ayıklamayı basitleştirir.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "gemma3:4b-it-qat", "prompt": "Write a poem about AI.", "stream": true}'

Bu işlem, modelinizin beklendiği gibi çalışmasını sağlar ve Apidog'u değerli bir ek yapar.

Sonuç

osmosis/osmosis-structure-0.6b modeli, kompakt, yapı odaklı bir dil modelini yerel olarak çalıştırmak için heyecan verici bir fırsat sunuyor. Ollama sayesinde, onu indirme ve onunla etkileşim kurma süreci geniş bir kitleye erişilebilir. Yeteneklerinden yararlanarak, veri işleme, kod yardımı ve yapılandırılmış çıktı gerektiren diğer alanlarda uygulamaları keşfedebilirsiniz; hepsi yerel yürütmenin gizliliği ve kontrolü ile.

Geliştiricilerinden en yetkili bilgiler için her zaman modelin Ollama'daki resmi sayfasına (ollama.com/osmosis/osmosis-structure-0.6b:latest) bakın. Yerel yapay zeka ile deney yapmaktan keyif alın!

```