# PyTorch geliştiricisi — eğitimden sunuma, 2024'ten beri

> PyTorch ile model eğitimi, fine-tuning ve LoRA/PEFT ile uyarlama: 2024'ten beri bu framework'ü nerede ve ne için kullandığım.

- Öne çıkanlar: 2 yıl
- Deneyim: 2024'den bu yana
- Güncelleme: 2026-11-08
- Kaynak: https://muhammetsafak.com/tr/uzmanlik/pytorch/
- Dil: tr-TR
- Yazar: Muhammet Şafak

---
## PyTorch ekosisteminde ben

PyTorch, modelin kendisine dokunduğum yer: eğitim, fine-tuning ve LoRA/PEFT ile uyarlama. Eğitimin çıktısı orada bitmiyor: modeli bir API arkasında sunmaya uzanan yol da [yapay zekâ sistem mühendisliği](https://muhammetsafak.com/tr/uzmanlik/ai-systems/) işimin parçası.

Framework'ün çevresinde iki araç duruyor: ana dilim Python, GPU tarafı CUDA. TensorFlow da model eğitimi işlerimde yer alıyor; ikisini birbirinin karşıtı olarak değil, işe göre seçtiğim araçlar olarak görüyorum.

Bu sayfa 2024'ten bu yana yaptığım işi anlatıyor, daha eskisini değil.

## PyTorch Geliştirici nedir?

PyTorch, Python ile kullanılan açık kaynaklı bir derin öğrenme framework'üdür: tensör işlemleri, otomatik türev alma ve eğitim döngüsü için gereken yapı taşlarını sunar. PyTorch geliştiricisi, bu yapı taşlarıyla modeli tanımlayan, eğiten ve uyarlayan kişidir.

## PyTorch Geliştirici ne iş yapar?

PyTorch'u model eğitimi, fine-tuning ve LoRA/PEFT ile uyarlama işlerinde kullanıyorum. Eğitim iş yükünü GPU üzerinde CUDA ile çalıştırıyor, eğitilen modeli bir API arkasında sunmak için serving katmanına taşıyorum.

## Birlikte kullandığım teknolojiler

- PyTorch: Model eğitimi, fine-tuning ve LoRA/PEFT ile uyarlama işlerinde kullandığım derin öğrenme framework'ü.
- Python: Model eğitimi, fine-tuning ve veri hazırlama işlerimin ana dili.
- CUDA: Eğitim ve inference iş yüklerini GPU üzerinde çalıştırdığım NVIDIA platformu.
- OpenAI Triton: Inference optimizasyonunda özel GPU kernel'ları yazmak için kullandığım dil ve derleyici.
- NVIDIA Dynamo-Triton: Eğitilmiş modelleri bir API arkasında sunmak için kullandığım, eski adıyla NVIDIA Triton Inference Server olan model serving sunucusu.
- TensorFlow: Model eğitimi işlerimde kullandığım derin öğrenme framework'ü.

## Sık sorulanlar

### PyTorch ile kaç yıldır çalışıyorsun?

2024'ten bu yana, 2 yıldır.

### PyTorch geliştirici ne iş yapar?

Modeli PyTorch'ta tanımlar, eğitir ve uyarlar: veriyi hazırlar, eğitim döngüsünü kurar, sonucu değerlendirir. Bende bu; model eğitimi, fine-tuning ve LoRA/PEFT ile uyarlama işleri demek.

### PyTorch ile TensorFlow arasındaki fark ne?

İkisi de derin öğrenme framework'ü. Model eğitimi işlerimde ikisini de kullanıyorum; bu sayfada PyTorch'u, [TensorFlow sayfasında](https://muhammetsafak.com/tr/uzmanlik/tensorflow/) onu anlatıyorum. Hangisinin daha iyi olduğuna dair bir iddiam yok; seçimi işin kendisinin belirlediğini düşünüyorum.

### LoRA ve PEFT nedir, neden kullanıyorsun?

PEFT (parameter-efficient fine-tuning), bir modelin tüm ağırlıklarını güncellemek yerine küçük bir parça kümesini eğiten yöntemlerin genel adı; LoRA bunlardan biri. Hazır bir modeli kendi işime uyarlarken bu yolu kullanıyorum.

### PyTorch'u GPU üzerinde mi çalıştırıyorsun?

Evet. Eğitim ve inference iş yüklerini GPU üzerinde, NVIDIA'nın CUDA platformuyla çalıştırıyorum; ayrıntısı [CUDA sayfasında](https://muhammetsafak.com/tr/uzmanlik/cuda/).

### PyTorch'ta eğittiğin modeli nasıl sunuyorsun?

Eğitilmiş modelleri bir API arkasında sunmak için NVIDIA Dynamo-Triton kullanıyorum; eski adı NVIDIA Triton Inference Server. Inference optimizasyonunda özel GPU kernel'ları gerektiğinde OpenAI Triton ile yazıyorum.

### PyTorch'u hangi dille kullanıyorsun?

Python ile. Model eğitimi, fine-tuning ve veri hazırlama işlerimin ana dili Python; dilin kendisi için [Python sayfasına](https://muhammetsafak.com/tr/uzmanlik/python/) bakabilirsiniz.