first commit

docs/source/tr/installation.md

@@ -0,0 +1,164 @@
+<!---
+Copyright 2024 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+you may not use this file except in compliance with the License.
+You may obtain a copy of the License at
+
+    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+See the License for the specific language governing permissions and
+limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# Kurulum
+
+Transformers, [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/) ile çalışır. Python 3.10+ ve PyTorch 2.4+ üzerinde test edilmiştir.
+
+## Sanal ortam
+
+[uv](https://docs.astral.sh/uv/), Rust tabanlı son derece hızlı bir Python paket ve proje yöneticisidir ve farklı projeleri yönetmek ile bağımlılıklar arasındaki uyumluluk sorunlarını önlemek için varsayılan olarak bir [sanal ortam](https://docs.astral.sh/uv/pip/environments/) gerektirir.
+
+[pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) yerine doğrudan kullanılabilir, ancak pip'i tercih ediyorsan aşağıdaki komutlardan `uv` kısmını kaldırman yeterli.
+
+> [!TIP]
+> uv'yi kurmak için uv [kurulum](https://docs.astral.sh/uv/guides/install-python/) belgelerine bak.
+
+Transformers'ı kurmak için bir sanal ortam oluştur.
+
+```bash
+uv venv .env
+source .env/bin/activate
+```
+
+## Python
+
+Aşağıdaki komutla Transformers'ı kur.
+
+[uv](https://docs.astral.sh/uv/), Rust tabanlı hızlı bir Python paket ve proje yöneticisidir.
+
+```bash
+uv pip install transformers
+```
+
+GPU hızlandırması için [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally) ile uyumlu CUDA sürücülerini kur.
+
+Sisteminin bir NVIDIA GPU algılayıp algılamadığını kontrol etmek için aşağıdaki komutu çalıştır.
+
+```bash
+nvidia-smi
+```
+
+Transformers'ın yalnızca CPU sürümünü kurmak için aşağıdaki komutu çalıştır.
+
+```bash
+uv pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+uv pip install transformers
+```
+
+Kurulumun başarılı olup olmadığını aşağıdaki komutla test et. Verilen metin için bir etiket ve skor döndürmesi gerekir.
+
+```bash
+python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('hugging face is the best'))"
+[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998704791069031}]
+```
+
+### Kaynaktan kurulum
+
+Kaynaktan kurulum, kütüphanenin *kararlı* sürümü yerine *en son* sürümünü kurar. En güncel Transformers değişikliklerine sahip olmanı sağlar ve en son özelliklerle deney yapmak veya henüz kararlı sürümde resmi olarak yayınlanmamış bir hatayı düzeltmek için kullanışlıdır.
+
+Dezavantajı, en son sürümün her zaman kararlı olmayabilmesidir. Herhangi bir sorunla karşılaşırsan, lütfen en kısa sürede düzeltebilmemiz için bir [GitHub Issue](https://github.com/huggingface/transformers/issues) aç.
+
+Aşağıdaki komutla kaynaktan kur.
+
+```bash
+uv pip install git+https://github.com/huggingface/transformers
+```
+
+Kurulumun başarılı olup olmadığını aşağıdaki komutla kontrol et. Verilen metin için bir etiket ve skor döndürmesi gerekir.
+
+```bash
+python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')('hugging face is the best'))"
+[{'label': 'POSITIVE', 'score': 0.9998704791069031}]
+```
+
+### Düzenlenebilir kurulum
+
+[Düzenlenebilir kurulum](https://pip.pypa.io/en/stable/topics/local-project-installs/#editable-installs), Transformers ile yerel olarak geliştirme yapıyorsan kullanışlıdır. Dosyaları kopyalamak yerine yerel Transformers kopyanı Transformers [deposuna](https://github.com/huggingface/transformers) bağlar. Dosyalar Python'ın import yoluna eklenir.
+
+```bash
+git clone https://github.com/huggingface/transformers.git
+cd transformers
+uv pip install -e .
+```
+
+> [!WARNING]
+> Kullanmaya devam etmek için yerel Transformers klasörünü saklamalısın.
+
+Ana depodaki en son değişikliklerle yerel Transformers sürümünü güncellemek için aşağıdaki komutu çalıştır.
+
+```bash
+cd ~/transformers/
+git pull
+```
+
+## conda
+
+[conda](https://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/#), dilden bağımsız bir paket yöneticisidir. Yeni oluşturduğun sanal ortamda [conda-forge](https://anaconda.org/conda-forge/transformers) kanalından Transformers'ı kur.
+
+```bash
+conda install conda-forge::transformers
+```
+
+## Yapılandırma
+
+Kurulumdan sonra Transformers önbellek konumunu yapılandırabilir veya kütüphaneyi çevrimdışı kullanım için ayarlayabilirsin.
+
+### Önbellek dizini
+
+Önceden eğitilmiş bir modeli [`~PreTrainedModel.from_pretrained`] ile yüklediğinde, model Hub'dan indirilir ve yerel olarak önbelleğe alınır.
+
+Bir modeli her yüklediğinde, önbelleğe alınmış modelin güncel olup olmadığı kontrol edilir. Aynıysa yerel model yüklenir. Değilse yeni model indirilir ve önbelleğe alınır.
+
+Varsayılan dizin, `HF_HUB_CACHE` kabuk ortam değişkeni tarafından belirlenir ve `~/.cache/huggingface/hub` şeklindedir. Windows'ta varsayılan dizin `C:\Users\kullaniciadi\.cache\huggingface\hub` şeklindedir.
+
+Bir modeli farklı bir dizine önbelleğe almak için aşağıdaki kabuk ortam değişkenlerindeki yolu değiştir (öncelik sırasına göre listelenmiştir).
+
+1. [HF_HUB_CACHE](https://hf.co/docs/huggingface_hub/package_reference/environment_variables#hfhubcache) (varsayılan)
+2. [HF_HOME](https://hf.co/docs/huggingface_hub/package_reference/environment_variables#hfhome)
+3. [XDG_CACHE_HOME](https://hf.co/docs/huggingface_hub/package_reference/environment_variables#xdgcachehome) + `/huggingface` (yalnızca `HF_HOME` ayarlanmamışsa)
+
+### Çevrimdışı mod
+
+Transformers'ı çevrimdışı veya güvenlik duvarı olan bir ortamda kullanmak için indirilen ve önbelleğe alınmış dosyaların önceden hazır olması gerekir. [`~huggingface_hub.snapshot_download`] yöntemiyle Hub'dan bir model deposunu indir.
+
+> [!TIP]
+> Hub'dan dosya indirmek için daha fazla seçenek hakkında [Hub'dan dosya indirme](https://hf.co/docs/huggingface_hub/guides/download) rehberine bak. Belirli sürümlerden dosya indirebilir, CLI'dan indirebilir ve hatta bir depodan hangi dosyaların indirileceğini filtreleyebilirsin.
+
+```py
+from huggingface_hub import snapshot_download
+
+snapshot_download(repo_id="meta-llama/Llama-2-7b-hf", repo_type="model")
+```
+
+Bir model yüklerken Hub'a HTTP çağrılarını engellemek için `HF_HUB_OFFLINE=1` ortam değişkenini ayarla.
+
+```bash
+HF_HUB_OFFLINE=1 \
+python examples/pytorch/language-modeling/run_clm.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf --dataset_name wikitext ...
+```
+
+Yalnızca önbelleğe alınmış dosyaları yüklemek için başka bir seçenek de [`~PreTrainedModel.from_pretrained`] içinde `local_files_only=True` ayarlamaktır.
+
+```py
+from transformers import LlamaForCausalLM
+
+model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("./path/to/local/directory", local_files_only=True)
+```