Deney Kaydı #001
Bu bir başarı hikâyesi de değil.
Bu sayfa, bir şey denerken neler olduğunu kaydetmek için var.
Bugünkü deneyin konusu basit gibi görünüyor:
Kendi yazdığım, model bağımsız bir AI asistanı gerçekten günlük işte kullanabilir miyim?
Cevap kısa: Evet, ama sandığım gibi değil.
Kurgu
Elimde şunlar vardı:
- CLI tabanlı bir asistan (Python)
- Gemini çalışan bir backend
- Hugging Face için teoride hazır, pratikte sorunlu bir yol
- Güvenlik için bilinçli şekilde kısıtlanmış dosya yazma kuralları
Ama elimde olmayan şey şuydu: Her koşulda çalışan tek bir model.
Bunu özellikle istemedim. Çünkü bu deneyin amacı “en iyi model hangisi” değildi. Amaç, model değiştiğinde sistem ayakta kalıyor mu sorusuna cevap bulmaktı.
Nerede Patladı?
Hugging Face tarafında.
Kağıt üstünde her şey vardı: Token tanımlı, Model seçili, Endpoint doğru. Ama pratikte:
- Yanıtlar tutarsız
- JSON formatı sık sık bozuluyor
- Aynı prompt, farklı zamanlarda farklı davranıyor
Bu bir "ben beceremedim" durumu değil. Bu, free inference gerçeği.
Burada şunu net gördüm: Sistem ne kadar iyi olursa olsun, zemin sallanıyorsa üstüne bina kurulmuyor.
Neden Gemini Çalıştı?
Çünkü: Inference tutarlı. Çıktı disiplini daha iyi. Uzun bağlamda davranış bozulmuyor.
Ama bu bir övgü yazısı değil. Bugün Gemini çalışıyor. Yarın başka bir şey çalışabilir. Bu yüzden asıl kazanç burada değil.
ASIL KAZANÇ
Asıl kazanç şu farkındalık oldu:
Model değişir. API gider. Fiyat artar. Platform kapanır. Ama araya koyduğun katman sağlam ise: Tool çökmüyor, alışkanlık bozulmuyor, sadece anahtarı değiştiriyorsun.
Bu bir IDE eklentisi de değil.
Bu, benim çalışma biçimime uyum sağlayan bir araç."
Notlar
- Hugging Face desteği şimdilik “deneysel” olarak kalacak.
- JSON zorlaması doğru bir karar.
- Güvenlik kısıtları sinir bozucu ama gerekli.
Bu deney burada bitmedi. Sadece ilk kayıt alındı. Devamı gelecek.
Bu sayfa bir rehber değildir. Bir şey satmaz. Sadece ne olduğunu olduğu gibi yazar.