İçeriğe geç

BALASAGUN · BRAINSTORM'un kendi dil modeli

Balasagun: Kutadgu Bilig'in şehri

Balasagun, Karahanlıların başşehirlerinden biriydi; Çu nehri havzasında, bugünkü Kırgızistan topraklarındaydı. Kutadgu Bilig'in yazarı Yusuf Has Hacib bu şehirde doğdu ve eserine burada başladı; 1069–70'te Kaşgar'da tamamladı.

Kutadgu Bilig, “mutlu olma bilgisi” demek. Modelimiz adını bu şehirden alıyor.

Kendi dil modelinizi yaratın.

Size özel, kendi sunucunuzda ya da kiralık GPU'larda yaşayan ve çalışan bir yapay zekâ dil modeli. Model sizin işinizin dilini konuşur; siz istemedikçe sorularınız ve belgeleriniz başka bir yapay zekâ şirketine gitmez.

Teklif alNasıl çalışır?

Durum

Geliştiriliyor · Aşama 0 / 3 · Ekim 2026

Nasıl çalışır

Model sizin sunucunuzda yaşar

SİZİN SUNUCUNUZ · ya da kiralık GPU011011001001101101DIŞ YAPAY ZEKÂ SERVİSİ✕SİSTEMLERİNİZPMS · ERP · SCADABELGELERİNİZyönetmelik · politikaBALASAGUNsizin sunucunuzdaBALASAGUNARAÇLARhesap · iş emriKULLANICILAR304 numaralı odadaklima çalışmıyor.oda 304 · bakım kaydıiş emri aç: klima, oda 304Teknik servise iş emri açıldı,ekip odaya yönlendirildi.Dairenin kurulu gücü 12 kW.Talep gücü ne olur?İç Tesisler Yönetmeliğimd. 57 · eşzamanlılık8 kW × 0,6 + 4 kW × 0,4Talep gücü 6,4 kW.Kaynak: İç Tesisler Yön. md. 57

Canlandırma: hedeflenen çalışma biçimi. Model henüz geliştiriliyor.

OTEL

  1. Misafir resepsiyona yazıyor: “304 numaralı odada klima çalışmıyor.”
  2. BALASAGUN otelin kendi sunucusunda çalışır; soru başka bir şirkete gitmez.
  3. Odanın bakım kaydına ve otel sistemine bakar.
  4. Teknik servise iş emri açar.
  5. Cevap misafire döner; iş emri teknik serviste.

ELEKTRİK

  1. Mühendis soruyor: “Dairenin kurulu gücü 12 kW. Talep gücü ne olur?”
  2. Model sizin sunucunuzda düşünür.
  3. Yönetmelikteki eşzamanlılık kuralını belgeden okur, ezberden değil.
  4. Hesabı araçla yapar: ilk 8 kW için 0,6, kalanı için 0,4.
  5. Cevap kaynağıyla döner: talep gücü 6,4 kW.
  1. 1 · Soru gelirmisafir, personel ya da mühendis sorar
  2. 2 · Model düşünürsizin sunucunuzda, başka bir şirkete gitmeden
  3. 3 · Kaynağa bakaryönetmelik, bakım kaydı, otel politikası
  4. 4 · İşlem yaparhesaplar, iş emri açar
  5. 5 · Cevap dönerkaynağıyla birlikte

BALASAGUN nedir?

Elektrik ve otel için kendi dil modelimiz

BALASAGUN, şu an elektrik mühendisliği ve otel yönetimi üzerine eğittiğimiz kendi yapay zekâ dil modelimiz. Sıfırdan eğitmiyoruz: açık kaynak kodlu dil modellerini kendi mühendislik birikimimizle istenilen sektöre uygun olarak eğiterek hizmete alıyoruz ve çalıştırıyoruz. Böylece pahalı dil modellerini kullanmaktansa kendi dil modelimizle çözümler üretiyoruz. Aynı zamanda sizin adınıza geliştireceğimiz kendi LLM dil modelinizi, istediğiniz diğer LLM dil modelleriyle hibrit çalışacak şekilde yapılandırabiliyoruz.

  • Otel yönetimi

    Misafir soruları, teknik servis, enerji ve bakım takibi, personel işleri. Otelin kendi kuralları ve fiyatları her soruda belgeden okunur.

  • Elektrik mühendisliği

    Elektrik İç Tesisleri, Topraklama ve Kuvvetli Akım yönetmelikleri; gerilim düşümü, talep gücü, keşif ve metraj hesapları.

  • İlk kullanıcılar: kendi ürünlerimiz

    Elektrik GPT keşif yazılımı, sitedeki asistanımız Leyla ve ARI Enerji İzleme, BALASAGUN'u ilk kullanacak ürünler.

    Elektrik GPTEnerji Platformu

Nasıl yapıyoruz

Beş adımda sizin modeliniz

Her model aynı beş adımdan geçer. BALASAGUN'u bu yolla yetiştiriyoruz; sizin modelinizi de aynı yolla kurarız.

Nasıl yetişir

Açık modelden sizin modelinize

SİZE AYRILMIŞ ORTAM✓✓✓TEST SETİMİZtaban modeluyarlanmış modelhedef: taban + en az 10 puanAÇIK MODELApache 2.0BİLGİNİZuzman onaylıGPU · İNCE AYARLoRAKENDİ SUNUCUNUZKİRALIK GPUsize ayrılmış
  1. Ticari kullanıma açık (Apache 2.0) bir taban model seçilir. Sıfırdan eğitim yok.
  2. Mevzuat, kendi belgeleriniz ve uzman onaylı kurallar eklenir; her kaydın kaynağı izlenir.
  3. GPU'da LoRA ile ince ayar: model sizin işinizin dilini öğrenir.
  4. Kendi test setimizde sınanır. Taban modeli geçemezse yayına çıkmaz.
  5. Kendi sunucunuza ya da size ayrılmış kiralık GPU'ya kurulur.
  1. 1 · Açık model seçilirApache 2.0, ticari kullanıma açık; lisans model kartından okunur
  2. 2 · Bilginiz eklenirmevzuat, belgeleriniz, uzman onaylı kurallar; her kaydın kaynağı izlenir
  3. 3 · GPU'da ince ayarLoRA; sıfırdan eğitim yok
  4. 4 · Sınavkendi test setimiz; taban modeli geçemezse yayına çıkmaz
  5. 5 · Sunucunuza kurulurkendi sunucunuz ya da size ayrılmış kiralık GPU; kişisel veri işleyecekse kendi sunucunuzu öneririz

Sözlerimiz

Dört söz

  • Veri sizin kontrolünüzde

    Model kendi sunucunuzda ya da size ayrılmış kiralık GPU'da eğitilir ve çalışır. Kişisel veri işleyecek modeller için kendi sunucunuzu öneririz (KVKK). Başka bir yapay zekâ şirketinin bulut modeline istek göndermek yalnız sizin seçtiğiniz işlerde ve isteğe bağlıdır.

  • Lisansı belli model, kaynağı izlenen veri

    Taban model yalnız ticari kullanıma açık lisanslı (Apache 2.0 / MIT). Her eğitim kaydının kaynağı ve lisans notu tutulur; gerekirse tek komutla eğitimden çıkarılır.

  • Ezber yok

    Fiyat, madde numarası, politika gibi değişen bilgi modele ezberletilmez; her soruda belgeden okunur. Bilgi değişince modeli yeniden eğitmek gerekmez.

  • Ölçmeden yayın yok

    Her sürüm kendi test setimizde taban modelle karşılaştırılır; geçemeyen sürüm kullanılmaz. BALASAGUN'un ilk sürümü için hedefimiz: toplamda en az 10 puan artış, hiçbir alanda 2 puandan fazla gerileme yok.

Şu an neredeyiz

Dürüst durum

İlk sürüm henüz eğitilmedi; ilerledikçe bu bölümü güncelliyoruz.

  1. 0şu an

    Test seti ve taban model yarışı

  2. 1

    Veri hattı

  3. 2

    İlk sürümün eğitimi (v0.1)

  4. 3

    Servis ve bağlantı

  5. v1

    Geniş sürüm

Eğitim altyapısı

BALASAGUN eğitim modeli

Bugüne kadar yapılanlar, gerçek kayıtlarıyla: taban model yarışı ve ilk LoRA deneme eğitimi. Asıl eğitim sıradaki adım; burada ne olduysa onu gösteriyoruz.

Taban model yarışı

Beş açık kaynak model, kendi test setimizin 50 sorusunda (25 elektrik, 25 otel) yarıştı; cevapları açık ağırlıklı bir yargıç model puanladı. Seçilen taban Qwen3.6-35B-A3B: elektrikte birinci, lisansı Apache-2.0 ve iki alan adaptörünü tek GPU'da birlikte sunmaya uygun.

ModelToplamElektrikOtel
google/gemma-4-26B-A4B-it87,276,098,4
Qwen/Qwen3.6-35B-A3Bseçildi84,686,482,8
google/gemma-4-12B-it79,664,095,2
Qwen/Qwen3.5-9B73,872,475,2
mistralai/Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-250664,655,274,0

Puanlar 100 üzerinden · yargıç: Qwen3.8-27B · 19 Ekim 2026

İlk LoRA deneme eğitimi

Asıl eğitimden önce düzeneği uçtan uca denedik: aynı taban üzerine iki LoRA adaptörü (elektrik, otel) 20'şer adım eğitildi. Eğitim çalıştı; ardından gelen vLLM ile sunma adımı bu denemede çöktü ve düzeltiliyor.

GPU
NVIDIA A100 SXM 80 GB (kiralık, RunPod)
VRAM kullanımı
69,3 GB (en yüksek 69,6 GB)
Modelin yüklenmesi
228 sn
Eğitim
2 adaptör × 20 adım, 42 sn
Eğitilen parametre
adaptör başına 3.440.640 (LoRA r=16)
Loss
elektrik 3,89 → 0,88 · otel 2,13 → 0,31
Pod süresi
17 dk; iş bitince silindi
Pod kaydından (olduğu gibi)
15:18:59Z {"olay": "yuklendi", "sn": 228.0, "vram_gb": 69.3, "sinif": "Qwen3_5MoeForCausalLM"}
15:19:00Z {"olay": "adaptor", "adaptor": "elektrik", "egitilebilir": 3440640}
15:19:03Z {"olay": "adim", "adaptor": "elektrik", "adim": 0, "loss": 3.892}
15:19:22Z {"olay": "adim", "adaptor": "elektrik", "adim": 19, "loss": 0.8816}
15:19:22Z {"olay": "adaptor", "adaptor": "otel", "egitilebilir": 3440640}
15:19:23Z {"olay": "adim", "adaptor": "otel", "adim": 0, "loss": 2.1289}
15:19:41Z {"olay": "adim", "adaptor": "otel", "adim": 19, "loss": 0.306}
15:19:42Z {"olay": "egitim_bitti", "sn": 270.4, "vram_gb_max": 69.6}
15:20:00Z vLLM version 0.31.0 · model Qwen/Qwen3.6-35B-A3B · lora_modules: elektrik, otel
Durum: BAŞARISIZ — vLLM kapandı (vllm-exited) · GPU: NVIDIA A100-SXM4-80GB · süre: 17 dk

Saatler UTC. Satırlar eğitim betiğimizin kendi kaydıdır.

RunPod konsolundan

RunPod konsolunda GPU kartları; A100 SXM 80 GB VRAM kartı vurgulanmış.
GPU seçimi: deneme eğitimi A100 SXM 80 GB üzerinde yapıldı (vurgulu). Fiyat ve stok anlıktır.
RunPod denetim kaydı: pod oluşturma ve silme satırları; e-posta ve anahtar kimlikleri kapatılmış.
Denetim kaydı: deneme pod'u 18:07'de açıldı, 18:25'te silindi. Hesap bilgileri kapatıldı.

Kullandığımız yazılımlar

  • Qwen3.6-35B-A3B

    taban model (Apache-2.0)

  • PyTorch + Hugging Face Transformers

    modeli yükleme ve eğitim

  • PEFT (LoRA)

    alan adaptörleri (elektrik, otel)

  • vLLM 0.31.0

    değerlendirme ve sunma (OpenAI uyumlu uç)

  • RunPod GPU pod'ları

    kiralık A100 80 GB ve RTX A6000 48 GB sunucular

  • Hugging Face Hub

    model ve adaptörler için özel depolar

  • Python 3.12 + uv

    veri hattı, test seti ve puanlayıcılar

  • Maliyet bekçisi + Oracle temizleyici

    pod işi bitince kapanır; unutulan pod 1,5 saatte silinir

Sırada: asıl eğitim

Uzman onaylı veriyle bf16 LoRA eğitimi, 80–96 GB'lık bir GPU'da (A100 80 GB ya da RTX PRO 6000 96 GB). Her adaptör kendi alanının test setiyle ölçülür; taban modeli geçemeyen sürüm yayına çıkmaz.

Sizin sektörünüz için

Sizin sektörünüze de kuralım.

BALASAGUN'u kendimiz için nasıl yaptıysak, sizin sektörünüz için de kendi dil modelinizi kurar ve eğitiriz: kendi sunucunuzda ya da kiralık GPU'larda.

  • Sağlık

    Hasta bilgilendirme, protokol ve ilaç kılavuzu arama. Hasta verisi hastanenin sunucusunda kalır.

  • Hukuk

    Dosya arşivi ve içtihat taraması, dilekçe taslağı. Müvekkil dosyaları büroda kalır.

  • Finans ve muhasebe

    Fatura okuma, mevzuat soruları, cari özetleri. Mali kayıtlar şirketin sunucusunda kalır.

  • Üretim ve fabrika

    Makine kılavuzları, bakım kayıtları, arıza teşhisi. Üretim verisi fabrikada kalır.

  • Enerji ve altyapı

    Saha raporları, arıza kayıtları, tesis dokümanları. Şebeke ve tesis verisi sizde kalır.

  • Kamu ve belediye

    Vatandaş başvurularına cevap, mevzuat arama. Kişisel veriler kurumun sunucusunda kalır.

  • Eğitim

    Ders içeriği ve kurum içi bilgi asistanı. Öğrenci verisi okulda kalır.

  • Perakende ve e-ticaret

    Ürün kataloğu, müşteri hizmetleri, iade kuralları. Müşteri verisi sizde kalır.

Sektörünüz listede yoksa yazın; önce işinizi ve verinizi konuşalım.Teklif al

Birlikte nasıl çalışırız

İlk görüşmeden çalışan modele

Süre ve fiyat işinize ve verinize göre değişir; keşif görüşmesinden sonra yazılı teklif veririz.

  1. 1. Keşif görüşmesi

    İşinizi, verilerinizi ve gizlilik şartlarınızı konuşuruz.

  2. 2. Veri envanteri ve test seti

    Hangi belge ve kaydın kullanılacağını çıkarır, sizin gerçek sorularınızla bir test seti kurarız.

  3. 3. Pilot model

    Aday taban modelleri yarıştırır, kazananı ince ayarla uyarlar, ölçüm raporunu size veririz.

  4. 4. Kurulum

    Modeli kendi sunucunuza ya da size ayrılmış kiralık GPU'ya kurar, sistemlerinize bağlarız.

  5. 5. Bakım ve yeni sürümler

    Yeni belgeler ve sorularla modeli günceller, her sürümü yeniden ölçeriz.

Sunucu ve veri merkezi kurulumu (F09)

Teklif al

Sektörünüzü ve verinizi anlatın; size özel model teklifi hazırlayalım.

Kısaca işinizi ve elinizdeki veriyi yazın; size dönüp keşif görüşmesi ayarlayalım.

İlgilendiğiniz hattı seçin

Mevcut durum ve ulaşmak istediğiniz sonuç yeterli.

Mesajınız doğrudan ekibimize ulaşır. Doğru hatta yönlendirmek için mesaj metni yapay zeka ile ön sınıflandırılır; adınız ve iletişim bilgileriniz bu işleme gönderilmez.