Hybrid-LLM Yapay Zekâ Motoru ve Eğitim Platformu
Bireylerin ve kurumların, geleceği belirsiz üçüncü taraf yapay zekâ servislerine bağımlı kalmadan kendi yapay zekâ ekosistemlerini oluşturabilmeleri, eğitebilmeleri ve yönetebilmeleri için geliştirildi.
• Çoklu dil desteği.
• Tamamen çevrimdışı (offline) ve izole (air-gapped) çalışabilir; ihtiyaç halinde internet erişimi, web scraping ve çevrimiçi araştırma desteği sunar.
• PDF, Office belgeleri, tablolar, web siteleri, YouTube içerikleri, görseller, ses kayıtları ve videoları aranabilir kurumsal bilgiye dönüştüren çok modlu (Multimodal) RAG altyapısı.
• RAG, modeli yeniden eğitmeye gerek kalmadan şirket verilerini gerçek zamanlı olarak kullanmasını sağlar; sorgular önce belge ve vektör veritabanında aranır.
• Fine-tuning, modelin davranışını ve uzmanlık alanını kalıcı olarak değiştirerek kuruma özel yapay zekâ sistemleri oluşturulmasına olanak tanır.
• Görsel, video, ses ve 3D içerikler birbirinden bağımsız çalışan yapay zekâ motorları tarafından üretilir. Her motor tek başına veya eş zamanlı çalışabilir, yalnızca ihtiyaç duyduğu kaynakları kullanır ve işlem tamamlandığında belleği otomatik olarak serbest bırakır.
• Sohbet, kod, görsel, video, ses ve 3D üretimini tek platform altında birleştiren birleşik çalışma alanı.
• Soru-cevap (Ask), planlama (Plan) ve otonom görev yönetimi (Agent) modları.
• Quantization, sıkıştırma ve optimizasyon teknolojileri sayesinde modeller düşük donanımlı cihazlarda bile verimli şekilde çalıştırılabilir.
• Performans, maliyet, kaynak kullanımı ve öğrenme süreçleri için gerçek zamanlı raporlama, analiz ve izleme altyapısı.
• Apple Silicon, NVIDIA GPU, yalnızca CPU ve Docker ortamlarında otomatik çalışma desteği.
• Kişisel bilgisayarlar, şirket sunucuları ve izole kurumsal altyapılar üzerinde esnek kurulum imkânı.
• Savunma, bankacılık ve sağlık gibi yüksek güvenlik gerektiren sektörler için Zero-Trust mimarisi ve doğrudan entegrasyon desteği.
Amaç; kurumların yapay zekâyı sadece kullanması değil, aynı zamanda kendi verileriyle eğitmesi, optimize etmesi ve tüm kontrolü kendi altyapısında tutabilmesidir.
Teknolojiler: Python, FastAPI, React, Qdrant, Hugging Face Transformers, MLX, CUDA, llama.cpp, GGUF, LoRA, QLoRA, Docker ve VLM.
Video: YouTube üzerinden izleyebilirsiniz 👇
#AI #LLM #EnterpriseAI #LocalAI #RAG #FineTuning #MultimodalAI #Docker #Agent #OnPremise

Proje Video linki :
https://www.youtube.com/watch?v=FlQJ6k3JsFw