Bölüm 0 — Temel Hazırlık¶
TL;DR: Linux komutları + Python venv + Ollama + FastAPI temellerini atarsın · Bölüm sonunda kendi sunucunda HTTP POST atınca Ollama ile cevap dönen bir FastAPI servisi var.
Neden bu bölüm?¶
Bir AI platformu kurarken ilk engel AI değil, altyapıdır. pip install anthropic demeden önce Python'un nereden gelip nereye kurulduğunu, sanal ortamın (venv) neyi izole ettiğini, FastAPI'nin port'ta nasıl dinlediğini bilmek gerek; "Anthropic API'si çalışmıyor" diyen çoğu kişide sorun API'de değil, venv kapalı veya port çakışmasında. Bu bölüm bu temeli atar — sonunda elinde konuşan bir yerel AI servisi var (bedava, internetsiz, faturasız), Anthropic API'sine geçmeden önce "AI nedir, nasıl çağrılır" sorusunu kendi makinende yaşamış oluyorsun.
Bölüm 0 kısaca — ne öğreniyorsun¶
5 sayfada 5 ayrı katman kuruluyor ve en sonda hepsini birleştiriyorsun:
0.1 — Linux komutları. VPS'te neyin nerede olduğunu görmek için 15 temel komut yetiyor (örnek: ls, cd, cat, grep, tail, ps, systemctl, sudo — kalanları sayfada göreceksin). Sayfa o komutları senaryo içinde öğretir: "şu dosya nerede?", "bu servis neden çalışmıyor?" Her komut bir soruya cevap.
0.2 — Python ve venv. Python aslında üç katmanda yaşar: sistem, sanal ortam (venv), proje. Neden bu ayrım? Çünkü sistem Python'una doğrudan paket eklersen, 6 ay sonra Ubuntu kendini güncellediğinde her şey karışır. venv her projeye kendi izole kutusunu verir. requirements.txt o kutuyu başka makinede tekrar üretir.
0.3 — Ollama ile yerel LLM. Anthropic API'si ücretli. Deneme yaparken, prompt denerken, fikir test ederken her çağrı sayaç işletir; ay sonu fatura kabarır. Ollama bedava, internetsiz çalışabilir, kendi makinende koşar. llama3.2:3b (3B parametre, ~2 GB) ve qwen2.5:3b (3B parametre, ~1.9 GB) iki model indiriyoruz; ikisi de Claude'dan zayıf ama sıfır dolar, sıfır gecikme, sıfır internet.
0.4 — FastAPI iskeleti. "Dış dünya" (tarayıcı, başka bir servis, senin chatbot'un) LLM'e nasıl soru soracak? Bir HTTP arayüzü lazım. FastAPI Python'da 15 satırla bir POST /chat açar. OpenAPI (API'nın kendini tarif eden standart format) dokümantasyonunu kendisi üretir. Sonraki bölümlerin hepsinde iskelet bu.
0.5 — Birleştir. Ollama (0.3) + FastAPI (0.4) iki tarafa gelir, ortada senin yazdığın 30 satırlık kod oturur. Sonuçta terminalden curl (komut satırından HTTP isteği atan araç) ile POST /chat çağırıyorsun, Ollama cevap veriyor, FastAPI bu cevabı sana döndürüyor. Bu uçtan uca bir AI servisinin minimum iskeletidir. Sonraki 10 bölümde bunun üzerine ekosistem kuruluyor.
Bu bölümün yol haritası¶
flowchart LR
S["👤 Sen\n(öğrenci)"]
P01["📄 0.1\nLinux\n15 komut"]
P02["📄 0.2\nPython\n+ venv"]
P03["📄 0.3\nOllama\nyerel LLM"]
P04["📄 0.4\nFastAPI\niskeleti"]
P05["🏁 0.5\nİlk AI\nservisi"]
VPS[("🖥 VPS\nveya\nyerel Linux")]
OUT{{"✅ POST /chat\nçalışır\nelde hazır"}}
S --> P01 --> P02 --> P03 --> P04 --> P05 --> OUT
P01 -.ortam.-> VPS
P02 -.ortam.-> VPS
P03 -.çalışır.-> VPS
P04 -.çalışır.-> VPS
classDef user fill:#ddd6fe,stroke:#7c3aed,color:#111
classDef page fill:#dbeafe,stroke:#2563eb,color:#111
classDef infra fill:#fed7aa,stroke:#ea580c,color:#111
classDef yan fill:#fef3c7,stroke:#ca8a04,color:#111
class S user
class P01,P02,P03,P04,P05 page
class VPS infra
class OUT yanAktör tablosu¶
| Düğüm | Nerede | Ne iş yapıyor |
|---|---|---|
| 👤 Sen | Kendi bilgisayarının başında | Terminalden komut yolluyorsun, akış diyagramlarını (şemaları) okuyorsun, sayfa sonlarında kendini test ediyorsun |
| 📄 0.1 Linux | Bu platform (okuma) | 15 komut + senaryo → VPS'i "görünür" hale getirir |
| 📄 0.2 Python | Bu platform (okuma) + VPS (uygulama) | python3 -m venv, pip, requirements.txt — izole ortam disiplini |
| 📄 0.3 Ollama | VPS (11434 portunda arka plan) | Yerel LLM sunucusu. ollama pull llama3.2 → indir, ollama run → konuş |
| 📄 0.4 FastAPI | VPS (9000 portunda arka plan) | Python web çerçevesi. 15 satırla HTTP endpoint'i açar |
| 🏁 0.5 İlk servis | Uygulama sayfası | 0.3 + 0.4 birleşimi. curl POST /chat atınca Ollama cevabı dönüyor |
| 🖥 VPS / yerel Linux | Hetzner/DO/AWS veya WSL | 7/24 çalışan sunucu. Ollama + FastAPI burada oturur, kapatmazsan ölmez |
| ✅ Çıktı (OUT) | http://$VPS_IP:9000/chat |
Canlı endpoint. Sonraki bölümlerde Anthropic API'yi de buraya koyacaksın |
Not — VPS yoksa: Tüm bölüm Windows'ta WSL (Windows içinde Linux çalıştırma katmanı), macOS terminalinde veya Linux dizüstünde çalışır. "VPS" kelimesini gördüğün her yerde "benim Linux'um" diye oku. Anthropic API bölümü (Bölüm 2+) için de aynı geçerli — sunucu şart değil.
Bu bölüm bittiğinde elinde ne olacak¶
- Canlı AI servisi:
http://$VPS_IP:9000/chat— POST{"mesaj":"selam"}→ JSON cevap - İki yerel LLM indirilmiş:
llama3.2:3b(3B parametre, ~2 GB, hızlı) +qwen2.5:3b(3B parametre, ~1.9 GB, Türkçe iyi) — internetsiz çalışıyor, sıfır dolar fatura - Temiz Python ortamı:
/muhendisal-platform/playground/venv— sonraki bölümlerin pratikleri buraya kurulur - 15 komutluk Linux refleksi: Servis çökse nereye bakacağını, log'u nasıl okuyacağını biliyorsun
systemdveyatmuxile arka plan çalışan iki süreç (Ollama + FastAPI) — kapatıp yeniden başlatmayı biliyorsun
Bu beş şey, 2. bölümde Anthropic API'ye geçeceğin zaman sağlam zemin olacak. Anthropic çağrısında bir hata çıktığında altyapı yüzünden mi, API yüzünden mi, kod yüzünden mi — bunu ayırt etmeyi bu bölüm kazandırıyor.
Anthropic dokümanı Bölüm 0 düzeyinde bir "kurulum dersi" yazmaz; "Python ve HTTP'yi biliyorsun" varsayar. Ama Quickstart rehberi iki somut önkoşul sayar, bölümümüz bu ikisini pratikle karşılıyor:
1. Python 3.9+ ve paket yönetimi. Anthropic SDK pip install anthropic ile kurulur. Ama hangi Python'a? Sistem Python'una kurmak uzun vadede kırılır; venv içinde kurmak izolasyon sağlar. 0.2'de bunu pratik kuruyoruz — Anthropic'in "isolated environment önerilir" satırının arkasında duran disiplin.
2. Bir HTTP isteği atabilme. SDK aslında requests veya httpx üstüne sarmalayıcı. İlk prensibi anlamak için 0.4'te kendi FastAPI servisimizi yazıyor, 0.5'te HTTP POST'u alıcı olarak deneyimliyoruz. Sonra Bölüm 2'de Anthropic'e aynı iskeletle POST atacağız — tanıdık gelecek.
3. API anahtarını nerede tutacağın. Anthropic, anahtarı kod içine koymamayı, ANTHROPIC_API_KEY environment değişkeni kullanmayı ısrarla vurgular. 0.2'de venv + .env + python-dotenv zincirini öğrendiğin için Bölüm 2'ye geçtiğinde bu alışkanlık otomatik devreye girer.
Kaynak: Anthropic API — Quickstart / Getting Started (resmi dokümantasyon, İngilizce, 10 dk okuma). Bölüm 0 bittikten sonra aç — oradaki her satırın altyapısı bu bölümde kurulmuş olur, okuma akıcı olur.
Bir sonraki adım → 0.1 VPS ve Linux Komutları — 20 dk, 15 komutta yetkin ol