Garfield
YZF Admin
Python ile yapay zekâ kodlamaya başlamak için önce Python ortamını kurup küçük bir API uygulaması çalıştırabilir, ardından metin üretme, sınıflandırma, dosya analizi veya araç kullanan uygulamalara geçebilirsiniz. En hızlı başlangıç yolu, hazır bir yapay zekâ modeline Python SDK’sı üzerinden istek göndermektir; kendi modelinizi eğitmek ise veri, matematik ve model değerlendirme bilgisi gerektirir.
Python, yapay zekâ projelerinde genellikle üç farklı amaçla kullanılır:
Ön koşul olarak bilgisayarınızda Python ve komut satırı erişimi bulunmalıdır. API kullanan örnekte ayrıca ilgili hizmette oluşturulmuş bir API anahtarı gerekir. Anahtarı doğrudan Python dosyasına yazmayın; ortam değişkeni olarak saklayın.
Bu örnekte girdi bir cümledir ve çıktı da doğal dilde bir açıklamadır. Aynı yapı; metin özetleme, duygu sınıflandırma, soru-cevap, içerik taslağı oluşturma veya yapılandırılmış veri isteme gibi görevler için değiştirilebilir. İsteği daha güvenilir yapmak için görevi, beklenen biçimi ve sınırları açıkça yazın; örneğin “Yanıtı en fazla üç madde ve Türkçe ver” gibi.
Aşağıdaki ayrım, başlangıçta gereksiz yere model eğitmeye çalışmanızı önler.
Tablodaki seçenekler birbirinin tamamen alternatifi değildir. Örneğin bir uygulama hazır bir dil modelini kullanırken kendi veritabanından bilgi çekmek için ayrıca arama veya işlev çağırma katmanı kullanabilir. Modelin yanıt üretmesi ile uygulamanın güvenli biçimde işlem yapması ayrı sorumluluklardır.
Python ile yapay zekâ geliştirme yolları
Python, yapay zekâ projelerinde genellikle üç farklı amaçla kullanılır:
- Hazır bir modele API üzerinden istek göndermek: Sohbet botu, özetleyici, içerik sınıflandırıcı veya belge analiz aracı geliştirmek için uygundur.
- Makine öğrenmesi modeli eğitmek: Verilerden tahmin yapan modeller kurmak için kullanılır. Bu yaklaşımda veri temizleme, özellik hazırlama, eğitim ve test aşamaları bulunur.
- Derin öğrenme uygulaması geliştirmek: Görüntü, ses veya metin gibi karmaşık verilerle çalışırken sinir ağı tabanlı kütüphanelerden yararlanılır.
İlk Python yapay zekâ uygulamasını çalıştırma
Ön koşul olarak bilgisayarınızda Python ve komut satırı erişimi bulunmalıdır. API kullanan örnekte ayrıca ilgili hizmette oluşturulmuş bir API anahtarı gerekir. Anahtarı doğrudan Python dosyasına yazmayın; ortam değişkeni olarak saklayın.
- Bir proje klasörü oluşturun. Komut satırında yeni bir klasör açıp o klasöre geçin. Bağımlılıkları sistem genelinden ayırmak için sanal ortam kullanmanız, farklı projelerin paket sürümlerinin birbirini etkilemesini önler.
- Sanal ortam oluşturun ve etkinleştirin. Windows’ta
python -m venv .venvkomutunu çalıştırıp ardından.venv\Scripts\activatekomutunu kullanın. macOS veya Linux’tapython3 -m venv .venvvesource .venv/bin/activatekomutlarını çalıştırın. Komut satırının başında(.venv)benzeri bir ifade görünmesi ortamın etkin olduğunu gösterir. - Python SDK’sını yükleyin. Etkin sanal ortamda
pip install openaikomutunu çalıştırın. İşlem tamamlandığında Python, uygulamanızdan API istemcisine erişebilir. - API anahtarını ortam değişkenine kaydedin. macOS veya Linux’ta
export OPENAI_API_KEY="anahtarınız", Windows PowerShell’desetx OPENAI_API_KEY "anahtarınız"komutunu kullanın. Windows’tasetxsonrasında yeni bir PowerShell penceresi açmanız gerekebilir. - Python dosyasını oluşturun. Proje klasöründe
ilk_uygulama.pyadlı dosya açıp aşağıdaki kodu ekleyin.modeldeğerini hesabınızda erişebildiğiniz model adıyla değiştirin.
Python:
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.responses.create(
model="gpt-6-astra",
input="Python öğrenen bir kişiye yapay zekâyı tek cümlede açıkla."
)
print(response.output_text)- Dosyayı çalıştırın. Komut satırında
python ilk_uygulama.pykomutunu çalıştırın. macOS veya Linux’ta Python komutu sisteminizdepython3 ilk_uygulama.pybiçiminde olabilir. - Çıktıyı kontrol edin. Terminalde modelin ürettiği açıklama görünüyorsa Python kodunuz SDK’ya ulaşmış ve yanıtı ekrana yazdırmıştır. Bu sonuç, modelin her zaman doğru bilgi verdiğini kanıtlamaz; önemli bilgileri ayrıca doğrulamanız gerekir.
Kodun nasıl çalıştığı
OpenAI() istemci nesnesini oluşturur ve ortam değişkenindeki API anahtarını kullanır. responses.create() modele bir girdi gönderir. input alanı soruyu veya görevi, model alanı kullanılacak modeli belirtir. response.output_text ise yanıt içindeki metni alıp ekrana yazdırır.Bu örnekte girdi bir cümledir ve çıktı da doğal dilde bir açıklamadır. Aynı yapı; metin özetleme, duygu sınıflandırma, soru-cevap, içerik taslağı oluşturma veya yapılandırılmış veri isteme gibi görevler için değiştirilebilir. İsteği daha güvenilir yapmak için görevi, beklenen biçimi ve sınırları açıkça yazın; örneğin “Yanıtı en fazla üç madde ve Türkçe ver” gibi.
Hangi yaklaşımı seçmelisiniz?
Aşağıdaki ayrım, başlangıçta gereksiz yere model eğitmeye çalışmanızı önler.
| İhtiyaç | Uygun yaklaşım | Dikkat edilmesi gereken |
|---|---|---|
| Metin üretme veya özetleme | Hazır model API’si | Yanıtı doğrulamak ve hassas verileri göndermemek gerekir. |
| Kendi verinizle tahmin yapma | Makine öğrenmesi modeli | Veri kalitesi ve test verisi sonucu doğrudan etkiler. |
| Görüntü veya ses analizi | Derin öğrenme ya da çok modlu model | Dosya biçimi, işlem maliyeti ve gizlilik sınırları incelenmelidir. |
| Modelin dış sistemde işlem yapması | Araç veya işlev çağırma | Modelin önerdiği işlemi uygulamadan önce yetki ve girdi doğrulaması yapılmalıdır. |
Sık karşılaşılan hataların anlamı
- API anahtarı bulunamadı: Ortam değişkeninin adı ve yeni terminal penceresinin açılıp açılmadığı kontrol edilmelidir. Anahtarı kod içine yapıştırmak yerine değişkeni düzeltin.
- Model erişim hatası: Kodun içindeki model adının hesabınızda kullanılabilir olup olmadığını ve yazımını kontrol edin. Model adı doğru olsa bile hesabın yetkisi veya bakiyesi yeterli olmayabilir.
- Paket bulunamadı: Sanal ortamın etkin olduğundan ve
pip install openaikomutunun aynı Python ortamında çalıştırıldığından emin olun. - Yanıt beklenenden farklı: İsteği daha açık yazın, çıktı biçimini belirtin ve kritik sonuçları bağımsız kaynaklarla kontrol edin. Yapay zekâ çıktısı tek başına doğruluk garantisi değildir.
input() ile soru alabilir, yanıtları dosyaya kaydedebilir veya bir web arayüzüne bağlayabilirsiniz. Üretim ortamında API anahtarını istemci tarafına koymayın; sunucu tarafında saklayın ve kullanıcı girdilerini işlem öncesinde sınırlandırın.