• Buradasın

    Açık Kaynak Yapay Zeka Uygulamalarını Kendi Bilgisayarımıza Kurma Rehberi

    youtube.com/watch?v=6e4CdSHeenQ

    Yapay zekadan makale özeti

    • Bu video, Erhan Meydan tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir ve açık kaynak yapay zeka uygulamalarının kendi bilgisayarımıza nasıl kurulacağını adım adım göstermektedir.
    • Video, yapay zeka uygulamalarını kendi bilgisayara kurmanın zorluklarını açıklayarak başlıyor ve Pinokyo gibi araçların kullanımını anlatıyor. Ardından GitHub platformundan yapay zeka uygulamalarına erişim, temel terminal komutları (pwd, cd, ls, clear) ve çeşitli yapay zeka uygulamalarının (Live Portre, Stable Diffusion X-Large, Lore eğitim uygulaması, Apple MX kütüphanesi üzerine çalışan video transkript uygulaması) kurulum süreçleri detaylı şekilde gösteriliyor.
    • Videoda ayrıca kurulum sırasında karşılaşılan hatalar ve bunların çözümleri de paylaşılmakta, açık kaynak yapay zeka uygulamalarının kendi bilgisayara kurulmasının avantajları vurgulanmaktadır.
    Yapay Zeka Uygulamalarını Kurma Zorlukları
    • Açık kaynak yapay zeka uygulamalarını kendi bilgisayarımıza kurmak normal programları kurmak kadar kolay değil.
    • Yapay zeka uygulamalarını çalıştırmak için farklı platformlar için ortamlar ve doğru versiyonları indirmek gerekiyor.
    • Kodlama bilmeyenler için bu süreç yorucu ve belirli bir tecrübe, bilgi ve birikim gerektiriyor.
    00:38Pinokyo Kullanımı
    • Konuşmacı yapay zeka uygulamalarını kurmak için Pinokyo'yu kullanıyor ve bu yöntemi tavsiye ediyor.
    • Pinokyo, yapay zeka uygulamalarını kurmak için gerekli tüm süreçleri otomatikleştiriyor.
    • Pinokyo bazen geride kalabiliyor veya tercihen yüklemediği yapay zeka uygulamaları olabiliyor.
    01:24GitHub Platformu
    • GitHub, geliştiricilerin projelerini depolamak, yönetmek ve paylaşmak için kullandıkları web tabanlı bir platform.
    • Microsoft'un bir alt kuruluşu olarak hayatına devam ediyor ve yazılım dünyasında çok sık kullanılıyor.
    • Geliştiriciler yapay zeka uygulamalarını GitHub'a yüklüyorlar ve yazılımcılar burada paylaşılan kodları kullanabiliyorlar.
    02:11Yapay Zeka Uygulamalarını Bulma Yöntemleri
    • GitHub'da arama bölümünden yapay zeka uygulamaları bulunabilir ancak bu yöntem tercih edilmiyor.
    • Konuşmacı, GitHub yapay zeka projelerini indirip kullanıyor ve bazı hesapları takip ediyor.
    • Gradio, yapay zeka modellerini web arayüzlerine dönüştürmeye yarayan açık kaynaklı bir Python kütüphanesi.
    03:04Hugging Face ve Live Portrate
    • Hugging Face'in Space alanına gelip beğendiği uygulamalara gidip GitHub kodlarına erişip kurabilir.
    • Live Portrate, görseli üç boyuta dönüştüren ve yüz mimik videosunu görselin üzerine ekleyen popüler bir uygulama.
    • Live Portrate'in GitHub linkinden tüm kodlarına erişilebilir ve kurulum için README dosyasındaki yönergeler izlenebilir.
    03:58Cloud'un Project Özelliği
    • Cloud'un Project özelliği ile belirli bir konu üzerinde kendi yapay zeka asistanınızı oluşturabilirsiniz.
    • Projeye dökümanlar yükleyerek ve prompt ile talimatlar vererek bir konuda uzmanlaştırılmış cevaplar alabilirsiniz.
    • Konuşmacı, GitHub yapay zeka uygulamalarını kurmak için Cloud'un Project özelliğini kullanıyor.
    04:25Cloud'un Project Kullanımı
    • Cloud'da sol üst köşedeki Cloud logosuna tıklayıp Project menüsünü açıp Create Project linkine tıklanır.
    • Projeye isim verip, Add Content ile PDF veya text yükleyebilir veya Set Custom Instructions ile talimat girebilirsiniz.
    • Konuşmacı, GitHub yapay zeka uygulamalarını kurmak için Türkçe talimat veriyor ve Cloud bu talimatı kullanarak adım adım kurulum talimatları veriyor.
    06:46Terminal Kullanımı
    • Terminal, bilgisayarda grafik arayüzünden yapabileceğiniz çoğu şeyi ve yapamayacağınız her şeyi metin bazlı yapabileceğiniz bir arayüz.
    • Konuşmacı, Cloud üzerinden anlattığını ancak bilinen tüm yapay zekaların bu işlemleri yapabileceğini belirtiyor.
    • Windows kullanıcıları için komutlar farklı olabilir, bu durumda prompt'ta Windows kullandığınızı belirtmeniz gerekiyor.
    06:56Terminal Komutları
    • Terminalde "pwd" komutu ile bulunduğunuz klasörü görebilirsiniz.
    • "mkdir" komutu ile klasör oluşturabilirsiniz, boşluk bırakırsanız birden fazla klasör oluşturur.
    • "clear" komutu ile terminali temizleyebilirsiniz.
    08:14Klasör Geçişleri
    • "ls" komutu ile bulunduğunuz klasördeki tüm dosyaları listeleyebilirsiniz.
    • "cd" komutu ile klasör içine girebilir, "cd .." komutu ile bir üst klasöre çıkabilirsiniz.
    • Windows tarafında da komutlar aynıdır.
    08:57Live Portre Uygulamasını Kurma
    • "git clone" komutu ile GitHub'taki dosyaları bilgisayarınıza klonlayabilirsiniz.
    • "cd" komutu ile indirilen klasörün içerisine girebilirsiniz.
    • Visual Studio Code uygulamasında terminalden erişim sağlayabilirsiniz.
    10:10Bağımlılıkları Yükleme
    • Mac için gerekli bağımlılıkları yüklemek için belirli komutları kullanabilirsiniz.
    • Python sürümünü kontrol etmek için "python -m pip --version" komutunu kullanabilirsiniz.
    • Gerekli Python sürümünü kurmak için "pip install -r requirements.txt" komutunu kullanabilirsiniz.
    13:24Modeli İndirme ve Uygulama Çalıştırma
    • Hugging Face'den modelleri indirmek için belirli komutları kullanabilirsiniz.
    • "influence pie" komutu ile modeli çalıştırabilirsiniz.
    • Uygulamayı çalıştırmak için "gradi arayüzünü kullanmak isterseniz" belirtilen komutu kullanabilirsiniz.
    14:24Uygulamanın Kullanımı
    • Hugging Face üzerindeki Live Portre uygulaması kendi bilgisayarınızda çalışabilir.
    • Fotoğraf yükleyip yüz mimik videolarından birini seçerek fotoğrafı uyarlayabilirsiniz.
    • Yapay zeka ile küçük şeyler yapabilmek ve kendinizi geliştirmek önemlidir.
    15:18Uygulamaların Kaldırılması
    • Uygulamayı indirdiğiniz klasöre gidip dosyayı silerek uygulamayı kaldırabilirsiniz.
    • Bazı uygulamalar (örneğin chat uygulamaları) model dosyalarını gizli olarak saklar, bu durumda Mac için Command+Shift+N tuş kombinasyonu ile gizli dosyaları görebilirsiniz.
    • Bilmediğiniz bir dosyayı silmeden önce dikkatli olunmalıdır.
    15:50Lore Eğitim Uygulamasının Kurulumu
    • Stable Diffusion X-Large ile Lore Eğitim uygulaması, Hugging Face üzerinden düşük bütçelerle görsellerle eğitim verme imkanı sunar.
    • Hugging Face'deki Lore EA sayfasında "Train Locally" sekmesi ile kendi bilgisayarınıza indirip kullanabilirsiniz.
    • Kurulum için terminal üzerinden "git clone" komutu ile dosyaları indirip, "requirements" komutu ile gerekli paketleri yükleyip, son olarak uygulamayı çalıştırabilirsiniz.
    17:51Apple MX ve Yapay Zeka Uygulamaları
    • Apple geçen yılın sonunda MX'i duyurdu, bu Apple'ın M1, M2, M3 silikon işlemcileri için geliştirdiği bir makine öğrenim kütüphanesidir.
    • MX üzerinde çalışan yapay zeka uygulamaları Apple bilgisayarlarda inanılmaz hızlı çalışıyor.
    • Açık kaynak üreticilerinin bu platformlara daha fazla uygulama üretmesini veya dönüştürmesini bekleniyor.
    18:35Video Otomatik Yazıya Dökme Uygulaması
    • GitHub'da bulunan bir model, yüklenen videodaki konuşmayı otomatik yazıya döküyor.
    • Kurulum için terminal üzerinden dosyaları indirip, Python 3.12 ile yeni bir Kondo ortamı oluşturup aktif etmek gerekiyor.
    • FFmpeg codec'i yüklendikten sonra Streamled arayüzü üzerinden uygulama çalıştırılabilir.
    20:19Uygulamanın Kullanımı
    • Uygulama 8 GB'a kadar video formatlarında video yükleyebilir.
    • M1 Max bilgisayarlarda gerçek zamandan 40 kat daha hızlı çalışıyor, örneğin 40 saatlik videoyu bir saatte çevirebiliyor.
    • Türkçe olarak dini tanıyabilir ancak transkript sonuçları Türkçe desteği olmadığı için garip olabilir.

    Yanıtı değerlendir

  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor