LLM Hosting - Yerel Self-Hosted LLM Sunucusu

Yerel LLM hosting, OpenAI, Anthropic veya Google gibi üçüncü taraf API sağlayıcılarına bağımlı kalmadan büyük dil modellerini kendi altyapınızda çalıştırmaktır. Bu yaklaşımın birden fazla avantajı vardır: prompt verileri sunucunuzdan dışarı çıkmaz - müşteri sorguları, dahili dokümantasyon, ürün spesifikasyonları gibi hassas bilgiler asla üçüncü taraflarla paylaşılmaz. Maliyet kontrolü öngörülebilir - aylık sabit sunucu ücreti, milyonlarca token için ek fiyatlandırma yoktur. Servis sürekliliği bağımsızdır - API sağlayıcısının kesintileri veya kullanım kısıtlamaları sizi etkilemez. Model davranışı özelleştirilebilir - fine-tuning, LoRA adapters, custom system prompt'lar tam kontrolünüz altındadır. Offshore LLM hosting tercih edilir çünkü prompt logları ve LLM çıktıları, içerik moderasyonu veya yasal taleplere konu olabilir. AnubizHost offshore lokasyonları bu riskler için ek bir hukuki koruma sağlar - hassas iş bilgileri ve müşteri sorguları Türkiye düzenleyici çerçevesinin dışında tutulur.

LLM hosting için GPU seçimi modelin parametre sayısına ve quantization seviyesine bağlıdır. 7B parametreli modeller (Llama 3.1 8B, Mistral 7B, Qwen 2.5 7B) FP16'da yaklaşık 14GB VRAM, 4-bit quantization'da 5-6GB VRAM gerektirir - RTX 4060 Ti 16GB veya RTX 4090 yeterlidir. 13B-14B modeller FP16'da 26-28GB VRAM, 4-bit'te 8-10GB VRAM gerektirir. 70B modeller (Llama 3.1 70B) FP16'da 140GB+ VRAM ihtiyacı duyar - multi-GPU setup gerektirir, ancak 4-bit quantization ile 40-45GB'a kadar düşürülebilir, tek bir A100 80GB veya RTX 6000 Ada üzerinde çalıştırılabilir. Mixtral 8x7B gibi MoE (Mixture of Experts) modeller 90B+ toplam parametreye rağmen inference'da sadece aktif uzmanların VRAM'i gerektirir. Quantization yöntemleri (GGUF, AWQ, GPTQ, EXL2) arasından seçim yapın - GGUF llama.cpp ile CPU-GPU hibrit çalıştırmaya imkan tanır. AnubizHost GPU planları farklı VRAM kapasiteleri ve fiyat noktalarında sunulur, ihtiyacınıza uygun konfigürasyonu seçebilirsiniz.

Inference engine seçimi performans ve kullanım kolaylığı arasında bir denge sunar. vLLM production-grade throughput için optimize edilmiştir - PagedAttention, continuous batching ve tensor parallelism ile yüksek concurrent kullanıcı desteği. Ollama hızlı setup ve user-friendly model yönetimi sunar - tek komutla model indirme ve çalıştırma. llama.cpp en geniş hardware desteği sağlar - CPU-only inference, Apple Silicon, AMD GPU desteği dahil. Text Generation Inference (TGI) Hugging Face tarafından geliştirilmiş enterprise-grade inference server'dır. OpenAI-uyumlu API endpoint'leri kurarak mevcut OpenAI SDK kullanan uygulamalarınızı yerel modele yönlendirin - kodda minimal değişiklik. Reverse proxy (nginx, Caddy) arkasında SSL/TLS ile koruyun, API key authentication ekleyin, rate limiting uygulayın. AnubizHost'ta ödeme tamamen anonimdir: Bitcoin, Monero, USDT TRC20 ve diğer kripto paralar kabul edilir. KYC zorunluluğu yok, kimlik belgesi istenmez. Kayıt için sadece bir e-posta yeterlidir, LLM projelerinizi tam gizlilik içinde yürütürsünüz.