2026'da Herhangi Bir LLM'i Fine-Tune Et: 10 Araç Test Edildi (En Ucuzu Kazandı)

Çoğu "en iyi fine-tuning araçları" listesi, anotasyon platformlarını, eğitim frameworklerini ve GPU bulutlarını tek bir yığına koyar. Bu kimseye yardımcı olmaz. İhtiyacınız olan şey sıralı, görüşlü bir liste – hafta sonu bir Llama 3 8B'yi QLoRA ile ince ayarlıyor olsanız da, 70B modeli üzerinde üretim amaçlı hizalama işleri çalıştırıyor olsanız da, hangi aracı gerçekten seçmeniz gerektiğini söyleyen bir liste. Önce adım adım süreci anlamak istiyorsanız, LLM Nasıl Fine-Tune Edilir rehberimizi okuyun ve stack'inizi seçmek için buraya geri gelin.

Bağlı kuruluş açıklaması: Bu makale bir bağlı kuruluş bağlantısı içermektedir (RunPod). Bu bağlantı aracılığıyla kaydolursanız, sizin için herhangi bir ek ücret olmaksızın küçük bir komisyon kazanıyoruz. Bu listedeki her araç liyakate göre sıralanmıştır; bağlı kuruluş ilişkisi sıralamayı etkilememiştir.

Tam Sıralamaya Bir Bakış

Şimdi her aracı inceleyelim.

---

1. Unsloth – En Hızlı Tek GPU Eğitimi

Tür: Açık kaynak framework | GitHub Yıldızları: 53,9B | Lisans: Apache 2.0

Unsloth başı çekiyor çünkü fine-tuning'in en can sıkıcı sorununu çözüyor: tek bir GPU'da hız ve bellek. Özel Triton çekirdekleri, standart Hugging Face Transformers'a kıyasla 2-5x daha hızlı eğitim ve %35 daha az VRAM sunuyor. Bu şu anlama geliyor: Tek bir RTX 4090 üzerinde Llama 3 8B'yi QLoRA ile eğitmek üç saat yerine yaklaşık bir saat sürüyor.

İyi Yönleri

• Ham hız rakipsiz. Hiçbir diğer framework tek GPU veriminde Unsloth'a yaklaşamaz. Triton çekirdeği optimizasyonları pazarlama değil; farkı ilk eğitim çalıştırmanızda göreceksiniz.
• Bellek verimliliği önemli. %35 daha az VRAM, daha büyük modelleri daha ucuz donanımda ince ayarlayabileceğiniz anlamına gelir. RTX 3060 (12 GB), QLoRA ile 8B modelleri rahatça işler.
• 2026'da yeni: MoE (Uzman Karışımı) fine-tuning desteği ve daha iyi bellek tasarrufu için FP8 eğitimi.
• Model desteği sağlam. Llama 3, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek – gerçekten ince ayar yapmak isteyeceğiniz tüm modeller.

İyi Olmayan Yönleri

• Yalnızca tek GPU. Çok düğümlü dağıtık eğitim yok. 4x H100 üzerinde 70B modeli ince ayarlamanız gerekiyorsa Unsloth yardımcı olmaz.
• Web arayüzü yok. Python scriptleri yazıyorsunuz. Çoğu geliştirici için bir engel değil, ama LLaMA-Factory'nin LlamaBoard'u yeni başlayanlar için daha kullanıcı dostu.
• LLaMA-Factory'ye kıyasla daha dar model desteği. Popüler modellere sahipsiniz, ancak LLaMA-Factory'nin kapsadığı 200+'yı değil.

Fiyatlandırma

Ücretsiz ve açık kaynak. Yalnızca çalıştırdığınız GPU için ödeme yaparsınız.

Kimler Kullanmalı

Tek bir GPU'da maksimum eğitim hızı isteyen solo geliştiriciler ve küçük ekipler. Modelleriniz tek bir karta sığıyorsa (QLoRA ile 8B, agresif kuantizasyon ile 13B'ye kadar), eğitim backend'i olarak başka bir şey kullanmak için hiçbir neden yok.

Karar: 1 numaralı seçim iyi bir nedenle. Unsloth'un hız avantajı gerçek, ölçülebilir ve her eğitim çalıştırmasında biriküyor. En iyi maliyet-performans oranı için RunPod (no. 3) ile birleştirin.

---

2. LLaMA-Factory – Yeni Başlayanlar ve Geniş Model Desteği İçin En İyi

Tür: Açık kaynak framework | GitHub Yıldızları: 68,4B | Lisans: Apache 2.0

LLaMA-Factory, fine-tuning'in İsviçre çakısıdır. Bu listedeki en fazla GitHub yıldızına sahip olmasının iyi bir nedeni var: LlamaBoard web arayüzü, tek bir satır kod yazmadan eğitim çalıştırmalarını yapılandırmanıza ve başlatmanıza olanak tanır. 200'den fazla desteklenen modelle, hiçbir diğer framework onun uyumluluğuna erişemez.

İyi Yönleri

• LlamaBoard web arayüzü gerçekten kullanışlı. Modelinizi seçin, veri kümenizi yükleyin, hiperparametreleri ayarlayın, Eğit'e tıklayın. Terminale dokunmadan sıfırdan ince ayarlı bir modele ulaşabilirsiniz.
• 200+ desteklenen model. Hugging Face'de bir model varsa, LLaMA-Factory muhtemelen onu destekler. Bu genişlik rakipsiz.
• DeepSpeed ve FSDP aracılığıyla çok GPU desteği. Unsloth'un aksine, çok düğümlü eğitime ölçeklenebilirsiniz.
• Dahili Unsloth entegrasyonu. Entegrasyonu etkinleştirerek LLaMA-Factory'nin GUI'sini Unsloth'un hızıyla birleştirebilirsiniz. Her iki dünyanın en iyisi.
• 2026 güncellemeleri: Daha büyük ölçekli eğitim için OFT desteği ve Megatron-LM entegrasyonu.

İyi Olmayan Yönleri

• Tek GPU'da Unsloth'tan daha yavaş (Unsloth entegrasyonu etkinleştirilmeden). Varsayılan eğitim döngüsünün Triton çekirdeği optimizasyonları yok.
• Soyutlama karmaşıklığı gizler. Bir şeyler ters gittiğinde, LLaMA-Factory'nin katmanları aracılığıyla hata ayıklamak, ham TRL veya Transformers kodunda hata ayıklamaktan daha zordur.
• Web arayüzü, eğitim döngüsü üzerinde tam kontrol isteyen ileri kullanıcılar için kısıtlayıcı hissedebilir.

Fiyatlandırma

Ücretsiz ve açık kaynak.

Kimler Kullanmalı

GUI isteyen ve fine-tuning'e yeni başlayan ekipler ya da daha az yaygın model mimarileriyle çalışması gereken herkes. Unsloth entegrasyonu, hızı kolaylık için feda etmek zorunda kalmadığınız anlamına gelir.

Karar: Fine-tuning'e en kullanıcı dostu giriş noktası. Daha önce hiç bir model ince ayarlamadıysanız, buradan başlayın. Arayüzden büyüdüğünüzde ham Unsloth veya TRL scriptlerine geçin.

---

3. RunPod – Para İçin En İyi GPU Bulutu

Tür: GPU Bulutu | Faturalandırma: Saniye bazlı | Bağlı kuruluş bağlantısı

no. 1 veya no. 2'den bir framework'ünüz var; şimdi onu çalıştırmak için bir GPU'ya ihtiyacınız var. RunPod, piyasadaki en rekabetçi fiyatlarla en geniş GPU seçimini sunuyor. RTX 4090, saatte ₺14,3; A100 80 GB, saatte ₺35,4; H100, saatte ₺77,7 – boşta kalan süre için ödeme yapmamanız için tümü saniye bazlı faturalandırmayla.

İyi Yönleri

• Fiyatların geçilmesi zor. Saatte ₺14,3'teki RTX 4090, 8B model fine-tuning için tatlı nokta. Tam bir QLoRA çalıştırması 30 ₺'den az maliyetle tamamlanır.
• Saniye bazlı faturalandırma. Eğitim işiniz 47 dakikada bitiyor mu? Tam bir saat değil, 47 dakika ödersiniz.
• Spot instance'lar maliyetleri %30-50 düşürür. Saatlerde (günlerde değil) tamamlanan fine-tuning işleri spot fiyatlandırma için mükemmeldir.
• Community cloud katmanı daha da ucuz, ancak daha az güvenilirlik garantisiyle. Denemeler için iyi.
• En geniş GPU seçimi. RTX 4090, A100, H100 ve daha fazlası. Diğer bulutlar, bütçe çalıştırmaları için mükemmel olan tüketici sınıfı seçenekleri atlar.

İyi Olmayan Yönleri

• Sunucusuz değil. Instance'ları yönetiyorsunuz; başlatma, SSH ile bağlanma, kapatma. Modal'ın geliştirici deneyimi seviyesinde değil.
• Community cloud güvenilirliği değişiyor. Güvenli bulut kararlıdır, ancak topluluk instance'ları öncelik sırasına alınabilir.
• Yerleşik eğitim pipeline'ı yok. Bu altyapıdır, platform değil. Kendi framework ve scriptlerinizi getirirsiniz.

Fiyatlandırma

Kimler Kullanmalı

En iyi fiyat-performans oranını isteyen ve kendi barındırdığı fine-tuning yapan herkes. En ucuz olası eğitim stack'i için Unsloth ile birleştirin: Llama 3 8B üzerinde bir QLoRA işi 30 ₺'den az maliyetle tamamlanır.

Karar: En çok önerdiğimiz GPU bulutu. Geniş GPU seçimi, saniye bazlı faturalandırma ve rekabetçi fiyatlandırmanın birleşimi, RunPod'u fine-tuning altyapısı için varsayılan seçim yapar.

---

4. Hugging Face TRL – Hizalama Eğitimi İçin En İyi

Tür: Açık kaynak framework | GitHub Yıldızları: 17,6B | Lisans: Apache 2.0

TRL (Transformer Reinforcement Learning), eğitim sonrası hizalama için kanonik kütüphanedir. SFT, DPO, GRPO veya ödül modellemesi yapıyorsanız, referans uygulamalar burada yaşıyor. Sürüm 0.15.0, Mart 2026'da geliştirilmiş GRPO desteğiyle yayınlandı.

İyi Yönleri

• Hizalama için standart. DPOTrainer, GRPOTrainer, SFTTrainer, RewardTrainer – bunlar makalelerin atıfta bulunduğu uygulamalardır. Yeni bir hizalama tekniği çıktığında, TRL onu ilk alan olur.
• Derin Hugging Face ekosistemi entegrasyonu. Veri kümeleri, tokenizer'lar, Model Hub, değerlendirme – her şey yerel olarak bağlanır. Yapıştırıcı kod yok.
• Üretimde test edilmiş. Ciddi RLHF ve tercih tabanlı eğitim yapan şirketler, TRL'yi omurga olarak kullanır.
• Sık sürümler ve iyi belgelerle aktif olarak sürdürülüyor.

İyi Olmayan Yönleri

• Unsloth kadar hız optimize edilmemiş. Standart Transformers eğitim döngüsü, bu yüzden normal hızlar bekliyorsunuzdur.
• LLaMA-Factory'den daha dik öğrenme eğrisi. Web arayüzü yok; Python yazıyor ve trainer API'sini anlamanız gerekiyor.
• Basit SFT için fazla. Sadece bir modeli veri kümenizde LoRA ile eğitmek istiyorsanız ve hizalamaya ihtiyacınız yoksa, Unsloth veya LLaMA-Factory daha basit.

Fiyatlandırma

Ücretsiz ve açık kaynak.

Kimler Kullanmalı

Tercih tabanlı hizalama yapan araştırmacılar ve ML ekipleri (RLHF, DPO, GRPO). Eğitiminiz insan geri bildirimi, ödül modelleri veya tercih veri kümelerini kapsıyorsa, TRL doğru araçtır.

Karar: Hizalama çalışmaları için vazgeçilmez. Başka hiçbir şey aynı derinlikte hizalama trainer uygulamalarına sahip değil. Hız için Unsloth ile birlikte veya araştırma için bağımsız olarak kullanın.

---

5. OpenAI Fine-Tuning API – En Kolay Yönetilen Yol

Tür: Yönetilen API | Modeller: GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1

OpenAI'nin fine-tuning API'si, bu listedeki en az sürtünmeli seçenektir. Bir JSONL dosyası yükleyin, birkaç hiperparametre ayarlayın ve GPT-4o veya GPT-4.1 eğitiyor olun. GPU yok, framework yok, Docker container'ı yok, CUDA sürücüsü sorunu yok.

İyi Yönleri

• Sıfır altyapı. Veriyi yükle, Eğit'e tıkla, endpoint al. İşin tamamı bu.
• GPT-4o ve GPT-4.1 erişimi. Açık ağırlıklı alternatifler olarak mevcut olmayan modelleri ince ayarlayabilirsiniz.
• Platformda yerleşik sağlam değerlendirme araçları – temel ve ince ayarlı model performansını doğrudan karşılaştırabilirsiniz.
• Hızlı iterasyon. Küçük fine-tuning işleri 30 dakikadan kısa sürede tamamlanır.

İyi Olmayan Yönleri

• Ağırlıkları indiremezsiniz. İnce ayarlı modeliniz sonsuza kadar OpenAI'nin sunucularında yaşar. Sağlayıcı değiştirmek mi istiyorsunuz? Baştan başlayın.
• Token başına çıkarım maliyetleri birikir. Eğitim ucuz, ama modeli her kullandığınızda token başına ödeme yapıyorsunuz. Ölçekte bu hızla pahalılaşır.
• Sınırlı model seçimi. GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1 – bu kadar. Llama yok, Mistral yok, açık model yok.
• Veri gizliliği endişeleri. Eğitim verileriniz OpenAI'ye gidiyor. Bazı düzenlenmiş endüstriler bunu yapamaz.

Fiyatlandırma

Token başına fiyatlandırma – veri kümesi boyutuna ve modele bağlı olarak tipik bir fine-tuning işi için yaklaşık ₺98–₺812. Gerçek maliyet, süregelen çıkarımdır, eğitim değil.

Kimler Kullanmalı

Zaten üretimde OpenAI kullanan ve altyapı yönetmeden model davranışını özelleştirmek isteyen ekipler. GPT-4o'nun temel yeteneklerinin yakın ama tam doğru olmadığı biçimlendirme, ton ve alana özgü görevler için mükemmel.

Karar: OpenAI ekosistemine kilitlenmiş ekipler için en iyi. Kolaylık gerçek, ancak satıcı bağımlılığı ve ağırlık taşınabilirliğinin eksikliği onu ilk 3'ten uzak tutuyor.

---

6. Together AI – Açık Modeller İçin En İyi Yönetilen Platform

Tür: Yönetilen API | Modeller: Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek ve daha fazlası

Together AI, OpenAI'nin yönetilen deneyimini açık model esnekliğiyle birleştiriyor. Llama 3, Mistral, Qwen ve diğer açık modelleri platformları aracılığıyla ince ayarlayın – ve kritik olarak, sonuçta ortaya çıkan ağırlıkları indirebilirsiniz.

İyi Yönleri

• Ağırlık taşınabilirliği. Bu katil özelliktir. Together'ın altyapısında eğitin, ağırlıkları indirin, istediğiniz yere deploy edin. Bağımlılık yok.
• Yönetilen altyapı. GPU yönetimi yok, framework kurulumu yok. Veriyi yükle ve eğit.
• Geniş açık model desteği. En popüler açık kaynaklı modellerin çoğu mevcut.
• Şimdi yönetilen kolaylık isteyen ekipler için iyi, daha sonra kendi barındırmaya geçme seçeneğiyle.

İyi Olmayan Yönleri

• Kendi barındırmadan daha pahalı. Yönetilen deneyim için prim ödüyorsunuz. Together'da Llama 3 8B fine-tune'u ₺259–₺325'e mal olur, Unsloth ile RunPod'da ise ₺30'un altında.
• Eğitim üzerinde daha az kontrol. Kendi eğitim döngünüzü çalıştırmaktan daha az hiperparametre seçeneği.
• Token başına fiyatlandırma belirsiz bulut sağlayıcılarında GPU saatlik faturalandırmasıyla karşılaştırıldığında.

Fiyatlandırma

Token başına fiyatlandırma modele göre değişir. Tipik bir Llama 3 8B fine-tune ₺259–₺325'e mal olur. Güncel fiyatlar için fiyatlandırma sayfalarını kontrol edin.

Kimler Kullanmalı

Açık modellerle yönetilen fine-tuning isteyen ve ağırlıklarına sahip olmak isteyen ekipler. Tam kendi barındırma ile OpenAI'nin kilitli ekosistemi arasında sağlam bir orta yol.

Karar: En iyi "yönetilen ama kilitli değil" seçeneği. Şimdi bir çıkış stratejisiyle kolaylık istiyorsanız, Together AI doğru seçimdir.

---

7. Modal – GPU İş Yükleri İçin En İyi Geliştirici Deneyimi

Tür: GPU Bulutu (Sunucusuz) | Faturalandırma: Saniye bazlı

Modal temelden farklı bir yaklaşım benimsiyor: sunucusuz GPU'lar. Dekoratörlerle Python kodu yazıyorsunuz, Modal sağlama, ölçekleme ve kapatmayı hallediyor. Soğuk başlatmalar 2-4 saniye sürüyor ve yalnızca kodunuz çalışırken saniye bazında ödeme yapıyorsunuz.

İyi Yönleri

• Geliştirici deneyimi sınıfının en iyisi. SSH yok, Docker yok, instance yönetimi yok. Bir Python fonksiyonu yazın, @modal.gpu ile dekore edin ve bir A100'de çalışsın.
• Boşta kalma maliyeti olmadan saniye bazlı faturalandırma. Fonksiyonunuz çalışır, ödeme yaparsınız, kapanır. Gece boyunca para yakan unutulmuş instance yok.
• Toplu işler ve pipeline'lar için mükemmel. Eğitimi daha büyük bir ML pipeline'ının parçası olarak çalıştırıyorsanız, Modal'ın birleştirilebilirliği mükemmeldir.
• Hızlı soğuk başlatmalar. Bir GPU'yu başlatmak için 2-4 saniye gerçekten etkileyici.

İyi Olmayan Yönleri

• Tüketici GPU'ları yok. A100 (saatte ₺44,9) en ucuz seçenek. RunPod gibi saatte ₺14,3'te RTX 4090 yok.
• Aynı GPU sınıfı için RunPod veya Lambda'dan daha yüksek saat başına maliyet.
• Sunucusuz soyutlama, düşük seviyeli kontrole ihtiyacınız olduğunda sizi engelleyebilir (özel CUDA, belirli sürücü sürümleri).
• Uzun süre çalışan işler için ideal değil, dedicated bir instance'ın daha ucuz olacağı durumlarda.

Fiyatlandırma

Kimler Kullanmalı

Ham maliyetin üzerinde DX'i önceliklendiren geliştiriciler, özellikle otomatik pipeline'ların parçası olarak fine-tuning yapanlar. Altyapı yönetiminden nefret ediyorsanız ve bunun için prim ödemeye hazırsanız, Modal mükemmeldir.

Karar: Premium fiyatlarda premium DX. Geliştirici süresine GPU maliyetinin üzerinde değer veren ekipler için değerli, ama RunPod saf ekonomide kazanıyor.

---

8. Axolotl – Tekrarlanabilir Üretim Pipeline'ları İçin En İyi

Tür: Açık kaynak framework | GitHub Yıldızları: 11,4B | Lisans: Apache 2.0

Axolotl, her eğitim çalıştırmasının tek bir yapılandırma dosyasında tamamen tanımlandığı YAML yapılandırma odaklı bir yaklaşım benimsiyor. Aynı yapılandırma, aynı sonuçlar. Üretim ML ekipleri bu determinizmi seviyor.

İyi Yönleri

• Yapılandırma odaklı tekrarlanabilirlik. Veri kümenizi, modelinizi, hiperparametrelerinizi, LoRA yapılandırmanızı ve değerlendirmenizi tek bir YAML dosyasında tanımlayın. Git'e ekleyin. Her yerde çalıştırın.
• Savaş testi geçmiş çok GPU yapılandırmaları. Sadece "teorik olarak destekleniyor" değil, gerçekten kutunun dışında çalışan DeepSpeed ve FSDP yapılandırmaları.
• CI/CD pipeline'ları için harika. YAML-first yaklaşımı, Python yazmadan otomasyondan eğitim çalıştırmalarını tetikleyebileceğiniz anlamına gelir.
• Yaygın model mimarileri için iyi önayarlı yapılandırmalarla aktif topluluk.

İyi Olmayan Yönleri

• Bu listedeki en dik öğrenme eğrisi. YAML yapılandırma sistemi güçlüdür ama çok sayıda düğmeye sahip. İlk başarılı çalıştırmadan önce belgeler okumaya zaman harcamayı bekleyin.
• LLaMA-Factory'den daha yavaş iterasyon. Web arayüzü olmaması, her deneyin bir yapılandırma dosyasını düzenlemeyi gerektirdiği anlamına gelir.
• Standart eğitim hızı. Unsloth gibi Triton çekirdeği optimizasyonları yok. Unsloth'u backend olarak entegre edebilirsiniz, ancak bu varsayılan değil.
• Unsloth veya LLaMA-Factory'den daha küçük topluluk (11,4B'ye karşı 50B+ yıldız).

Fiyatlandırma

Ücretsiz ve açık kaynak.

Kimler Kullanmalı

Tekrarlanabilirlik ve denetlenebilirliğin önemli olduğu üretimde fine-tuning çalıştıran ML ekipleri. Eğitim çalıştırması no. 47'nin, eğitim çalıştırması no. 46 ile tam olarak aynı yapılandırmayı kullandığını kanıtlamanız gerekiyorsa, Axolotl sizin aracınızdır.

Karar: Ciddi üretim ML için doğru seçim. Başladığınız yer değil, ama fine-tuning iş akışınızın temel bir parçası haline geldiğinde ulaştığınız yer.

---

9. Mistral Fine-Tuning API – Mistral Modelleri İçin En İyi

Tür: Yönetilen API | Modeller: Mistral Small, Mistral Medium, Mistral Large

Mistral, kendi model ailesi için bir fine-tuning API'si sunuyor. Zaten üretimde Mistral modellerini kullanıyorsanız ve onları özelleştirmek istiyorsanız, yerel API'leri kendi barındırılan bir eğitim pipeline'ı kurma yükünü ortadan kaldırıyor.

İyi Yönleri

• Yerel Mistral optimizasyonu. Mistral'ın kendi altyapısı aracılığıyla fine-tuning, üçüncü taraf araçların yapamayacağı şekillerde mimarileri için optimize edebilecekleri anlamına gelir.
• Basit API. OpenAI'ye benzer iş akışı – veri yükle, yapılandır, eğit.
• GDPR gereksinimleri olan ekipler için güçlü Avrupa veri yerleşim seçenekleri.
• Mistral modelleri, özellikle Avrupa dilleri için birçok kıyaslamada kategorilerinin üzerinde performans gösteriyor.

İyi Olmayan Yönleri

• Yalnızca Mistral modelleri. Llama veya Qwen'i ince ayarlamak istiyorsanız, başka yere bakın.
• OpenAI veya Together AI'dan daha küçük ekosistem. Daha az belge, daha az topluluk kaynağı.
• Fiyat şeffaflığı daha iyi olabilir. Güncel fiyatlar için fiyatlandırma sayfalarını kontrol edin.
• Ağırlık taşınabilirliği katmana göre değişiyor. Bazı modeller ağırlık indirmeye izin verirken diğerleri vermiyor.

Fiyatlandırma

Token başına fiyatlandırma modele göre değişir. Güncel fiyatlar için Mistral'ın fiyatlandırma sayfasına bakın.

Kimler Kullanmalı

Kendi barındırma olmadan yönetilen fine-tuning isteyen ve zaten Mistral model ailesine bağlı olan ekipler. Veri yerleşim gereksinimleri olan Avrupalı şirketler için özellikle alakalı.

Karar: Niş ama sağlam. Mistral tercih ettiğiniz modelinizse, yerel API'leri en az dirençli yoldur. Diğerleri için, Together AI (no. 6) daha geniş esneklikle Mistral modelleri sunuyor.

---

10. Lambda Cloud – Kararlı Dedicated GPU Instance'ları

Tür: GPU Bulutu (dedicated) | Faturalandırma: Saatlik

Lambda Cloud basittir: SSH erişimiyle dedicated GPU instance'ları. A100 80 GB, saatte ₺41,9; H100, saatte ₺80,9. Spot fiyatlandırma yok, sunucusuz soyutlama yok, sürpriz yok.

İyi Yönleri

• Son derece basit. SSH ile girin, scriptinizi çalıştırın, ağırlıkları geri scp'leyin. Hepsi bu.
• Kararlı instance'lar. RunPod'daki spot instance'lar gibi öncelik kaybetme riski yok. 40 saatlik eğitim işiniz kesintiye uğramayacak.
• Uzun süre çalışan işler için iyi, istikrarın maliyet optimizasyonundan daha önemli olduğu durumlarda.
• Önceden yüklenmiş ML stack. CUDA, PyTorch ve yaygın kütüphaneler kullanıma hazır.

İyi Olmayan Yönleri

• Saniye bazlı değil, saatlik faturalandırma. 61 dakika süren bir iş size 2 saat ödetir.
• Tüketici GPU'ları yok. RTX 4090 seçeneği yok, bu yüzden bütçe çalıştırmaları RunPod kadar ucuz değil.
• Spot fiyatlandırma yok. Her zaman tam talep fiyatını ödersiniz.
• RunPod'un pazar yeri modeline kıyasla sınırlı GPU kullanılabilirliği. Popüler GPU'lar tükenebilir.

Fiyatlandırma

Kimler Kullanmalı

Her kuruşu sıkıştırmaktan daha önemli olan instance kararlılığının olduğu uzun, çok günlü eğitim işleri çalıştıran ekipler. Ayrıca sadece SSH isteyen ve buluta özgü bir API öğrenmek istemeyen ekipler için de iyi.

Karar: Güvenilir ve sıkıcı – iyi anlamda. Lambda, RunPod'a kıyasla para tasarrufu sağlamaz, ama önce alınan bir spot instance'ta eğitim çalıştırmanızı da kaybettirmez.

---

Techsy Neden Unsloth'u no. 1 Seçiyor

Sıralama, lira başına etkiye indirgeniyor. Unsloth'un Triton çekirdeği optimizasyonları, sıfır maliyetle 2-5x hız iyileştirmeleri sunuyor; açık kaynak. Bu hız avantajı, yapacağınız her eğitim çalıştırmasında birikimli olarak artıyor. Haftalık fine-tuning iterasyonları yapan bir ekip, aylık düzinelerce GPU saati tasarruf eder, bu da bulut maliyetlerinde yüzlerce lira tasarrufa doğrudan dönüşür.

Unsloth'u RunPod'un saatte ₺14,3'teki RTX 4090'ıyla birleştirin ve Llama 3 8B modelini ₺30'dan az maliyetle eğiten eksiksiz bir fine-tuning stack'iniz olur. Bu varsayımsal değil; gerçek projelerde gördüğümüz şey bu.

Unsloth'un doğru cevap olmadığı tek senaryolar: çok GPU dağıtık eğitim (Axolotl veya LLaMA-Factory kullanın), hizalamaya özgü çalışma (TRL kullanın) veya ekibiniz altyapı yönetemediği için yönetilen API'ye ihtiyaç duyuyorsanız (OpenAI veya Together AI kullanın).

Fine-Tuning Gerçekte Ne Kadar Tutuyor?

Sonuç: QLoRA ile 8B model fine-tuning, bulut GPU'larında bir kahveden az maliyetle tamamlanıyor. Doğru kurulumla 70B üretim çalıştırması bile ₺320'nin altında kalıyor.

Hangi Aracı Seçmelisiniz?

Yapay zeka destekli bir SaaS mı inşa ediyorsunuz? En İyi SaaS AI Stack rehberimiz, fine-tuning'in ötesinde tam altyapı resmini kapsıyor.

Özel Bir Şeye İhtiyacınız mı Var?

Techsy olarak, startuplara ince ayarlı modelleri üretim uygulamalarına entegre etmede yardımcı oluyoruz – doğru framework ve GPU sağlayıcısını seçmekten eğitilmiş modeli bir API'nin arkasına deploy etmeye kadar. Bu listedeki her araçla eğitim pipeline'ları inşa ettik. AI entegrasyon hizmetlerimizi görün. Ücretsiz AI mimarisi danışmanlığı alın.

Sıkça Sorulan Sorular

2026'da LLM fine-tuning için en iyi framework hangisidir?

Tek GPU'da ham hız için Unsloth, web arayüzü istiyorsanız LLaMA-Factory, hizalama eğitimi için TRL (DPO/GRPO) ve tekrarlanabilir üretim pipeline'ları için Axolotl. LLM Nasıl Fine-Tune Edilir rehberimiz tüm süreci adım adım anlatıyor.

Bir LLM'yi ince ayarlamak ne kadara mal olur?

Kendi GPU'nuzda ₺0'dan, 70B modelinin tam fine-tune'u için ₺13.000+'a kadar. En yaygın senaryo – RunPod ile 8B modelde QLoRA – ₺14,3-28,6 tutuyor. Tüm fiyat seviyeleri için yukarıdaki maliyet senaryosu tablosuna bakın.

Yönetilen API mi yoksa kendi barındırılan fine-tuning mi kullanmalıyım?

Yönetilen API'ler (OpenAI, Together AI) GPU yönetimi olmadan dakikalar içinde başlamanızı sağlar. Kendi barındırma, tam ağırlık sahipliği, veri gizliliği ve daha düşük uzun vadeli maliyetler sunar. Çoğu üretim iş yükü için, kendi barındırma birkaç eğitim çalıştırmasında kendini amorti eder.

Tüketici GPU'sunda LLM ince ayarlayabilir miyim?

Evet. 8B model, QLoRA ve Unsloth kullanarak RTX 3060'a (12 GB VRAM) rahatça sığar. RTX 4090 (24 GB), çoğu kullanım senaryosunu rahatça işler. Yalnızca 70 milyar parametreli modeller veya tam fine-tune'lar için A100'e (80 GB) ihtiyacınız var.

Unsloth mu LLaMA-Factory'den mi iyidir?

Farklı güçlere sahip. Unsloth, özel Triton çekirdekleri sayesinde tek GPU'da 2-5x daha hızlı. LLaMA-Factory'nin web arayüzü, 200+ model desteği ve çok GPU kurulumları var. İkisini birlikte kullanabilirsiniz – LLaMA-Factory, GUI'yi hızla birleştiren dahili bir Unsloth entegrasyonuna sahip.

Fine-tuning için hangi GPU'ya ihtiyacım var?

8B modeller için QLoRA ile minimum 12 GB VRAM (RTX 3060). Rahat çalıştırmalar için 24 GB (RTX 4090) öneriliyor. 70B modeller için 80 GB (A100). Tam fine-tune'lar için (LoRA değil), bu gereksinimlerin yaklaşık iki katı.

İnce ayarlı model ağırlıklarımı indirebilir miyim?

OpenAI'den: hayır – modeliniz onların sunucularında kalır. Together AI, Mistral (bazı katmanlar) ve tüm açık kaynak framework'lerden: evet. Ağırlık taşınabilirliği, uzun vadeli esneklik için en önemli karar faktörlerinden biridir.

LoRA, QLoRA ve tam fine-tuning arasındaki fark nedir?

Tam fine-tuning tüm model ağırlıklarını günceller (büyük VRAM gereksinimi). LoRA temel modeli dondurur ve küçük adaptör matrisleri eğitir (çok daha az VRAM). QLoRA, belleği daha da azaltarak LoRA'nın üzerine 4-bit kuantizasyon ekler. Çoğu kullanım senaryosu için QLoRA, maliyetin küçük bir bölümüyle tam fine-tuning kalitesinin %90-95'ini sunar.

İnce ayarlı modelimi nasıl değerlendirmeliyim?

Genel liderboard metrikleri değil, spesifik görevinizle alakalı kıyaslamalar çalıştırın. Otomatik metrikleri (kayıp, alanınızda doğruluk) ayrılmış bir test setinde insan değerlendirmesiyle birleştirin. Alana özgü değerlendirme, genel puanlardan çok daha önemlidir.

Fine-tuning'e ihtiyacım var mı yoksa prompting yeterli mi?

Prompting ve RAG ile başlayın. Belirli bir görevde – biçimlendirme gereksinimleri, alan terminolojisi, stil tutarlılığı – tutarlı kalite sorunlarıyla karşılaşıyorsanız, fine-tuning genellikle bu sorunları çözer. İyi bir kural: Eğitim verisi hazırlamaktan daha fazla zaman prompt mühendisliğine harcıyorsanız, fine-tuning zamanı gelmiş demektir.

Kaynaklar

• Unsloth Belgeleri
• LLaMA-Factory GitHub
• Hugging Face TRL Belgeleri
• OpenAI Fine-Tuning Rehberi
• OpenAI Fiyatlandırma
• RunPod Fiyatlandırma
• Lambda Cloud Fiyatlandırma
• Mistral AI
• DEV Community: Fine-Tuning Framework Karşılaştırması 2026