Yazılım Yönetimi Soruları¶

Bu makalede

• Sunucuma yüklü yazılımlarla ilgili sorun yaşıyorum; kiminle iletişime geçmeliyim?
• Ubuntu'da kernel ve sürücüler güncellenmiyor/yüklenmiyor
• Docker Compose ile hata alıyorum
• DeepSeek R1 gibi çok dilli Sinirsel Modeller İngilizce yerine Çince yanıt veriyor
• OpenWebUI veya Ollama'daki Sinirsel Modelin Yanıt Vermesi Uzun Sürüyor
• Yüklü bir Ubuntu işletim sisteminden Docker tamamen nasıl kaldırılır?
• NZBGet/Torrent/Plex sunucu kurulumuna izin veriliyor mu?

Sunucuma yüklü yazılımlarla ilgili sorun yaşıyorum; kiminle iletişime geçmeliyim?¶

Teslimattan sonra sunucuyu veya müşterinin sunucusuna yüklenen herhangi bir yazılımı biz yönetmiyoruz, ayrıca ilgili konularda danışmanlık sağlamıyoruz. Müşteri, kendi sunucusunun yönetiminden sorumludur.

Sistem yöneticilerimizden yardım alınması gerekiyorsa, ücretli yönetim kapsamında yardımcı olmaya hazırız.

Ücretli yönetim sipariş etmek için lütfen Sales Department birimine teknik şartname gönderin; iş için gereken süreyi tahmin edip size bir teklif sunacağız.

Ubuntu'da kernel ve sürücüler güncellenmiyor/yüklenmiyor¶

Yeni bir kernel veya sürücülerin (kernel modülleri) yüklenmemesi sorunu, eşzamanlı sistem kernel güncellemeleri sırasında /boot bölümünün dolması nedeniyle yeni başlangıç RAM disklerinin (initrd) oluşturulamamasından kaynaklanabilir. Bunu kontrol etmek için şu komutu çalıştırın:

sudo apt --fix-broken install

Çıktıda hatalar görürseniz, /boot bölümünün doluluk oranını kontrol edin. Bunun için df -h /boot komutunun çıktısına bakın:

/dev/sda2       739M  287M  398M  42% /boot   

initrd'nin başarılı bir şekilde yeniden oluşturulabilmesi için /boot bölümünün doluluk yüzdesinden önceki sayı 200M değerinden fazla olmalıdır. Eğer boş alan yoksa, aşağıdaki adımları izleyin:

1. Yanlışlıkla gerekli dosyaları silmeniz durumunda hızlıca geri yükleyebilmek için bölümün yedeğini oluşturun:

   sudo rsync -av /boot/ /boot.old/
   

2. /boot bölümünün içeriğine bakın ve tüm initrd imajlarını bulun:

   ls /boot | grep 'initrd.img-'
   

   Şuna benzer bir çıktı almalısınız:

   initrd.img
   initrd.img-6.8.0-57-generic
   initrd.img-6.8.0-58-generic
   initrd.img-6.8.0-59-generic
   initrd.img-6.8.0-60-generic
   initrd.img-initrd.img
   initrd.img-initrd.img.old
   initrd.img.old  
   

3. SON İKİSİNİ BIRAKARAK, fazla olan initrd imajlarını silin. Bizim durumumuzda initrd.img-6.8.0-57-generic ve initrd.img-6.8.0-58-generic dosyalarını silmemiz gerekiyor.

   Dikkat

   Aşağıdaki komutlar işletim sisteminizin bozulmasına neden olabilir, bu nedenle silinen dosyaların sürümlerine dikkat edin. /boot bölümünde son ve sondan bir önceki kernel sürümlerine ait dosyalar bulunmalıdır! uname -a komutu ile şu anda hangi kerneli kullandığınızı kontrol edebilirsiniz. Bir şeyler ters giderse, birinci adımda oluşturulan yedekten /boot bölümünün içeriğini sudo rsync -av /boot.old/ /boot/ komutuyla geri yükleyebilirsiniz.

   Bu işlemi şu komutla yapın:

   rm -f /boot/initrd.img-6.8.0-57-generic
   

   Her dosya için bunu tekrarlayın.

   Aynı işlemi vmlinuz ve System.map dosyaları için de yapın (isteğe bağlı):

   rm -f /boot/vmlinuz-6.8.0-57-generic 
   rm -f /boot/System.map-6.8.0-57-generic
   

4. Sistemi eski kernel ile ilgili paketlerden temizleyin ve komutlarla sürücülerin ve kernel modüllerinin kurulumunu ve derlenmesini gerçekleştirin:

   sudo apt autoremove
   sudo apt --fix-broken install
   

5. İşletim sistemini yeniden başlatın:

   reboot
   

Docker Compose ile hata alıyorum¶

Docker compose çalıştırırken docker: 'compose' is not a docker command veya docker-compose: command not found gibi bir hata alıyorsanız, bu durum işletim sistemi sürümünüzün eski olabileceği ve Docker Compose'un bir eklenti olarak yüklenmemiş veya PATH değişkenine eklenmemiş olabileceği anlamına gelebilir. Bu sorunu çözmek için şu adımları izleyin:

1. Docker Compose'u yükleyin (yüklü değilse):

   mkdir -p ~/.docker/cli-plugins/
   curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/latest/download/docker-compose-linux-x86_64 -o ~/.docker/cli-plugins/docker-compose
   chmod +x ~/.docker/cli-plugins/docker-compose
   

   Gerekirse latest ifadesini resmi depodan güncel sürümle değiştirin.

2. Kurulumu kontrol edin:

   docker-compose --version
   

   Komut başarıyla çalışıyorsa Docker Compose yüklenmiş demektir.

3. Komut hala bulunamıyorsa, ~/.docker/cli-plugins/ dizininin PATH ortam değişkenine eklendiğinden emin olun. Bunu ~/.bashrc veya ~/.zshrc dosyasına ekleyin:

   export PATH=$PATH:~/.docker/cli-plugins/
   

   Ardından çalıştırın:

   source ~/.bashrc  # veya source ~/.zshrc
   

4. Kurulumu tekrar kontrol edin:

   docker-compose --version
   

DeepSeek R1 gibi çok dilli Sinirsel Modeller İngilizce yerine Çince yanıt veriyor¶

DeepSeek gibi çoğu çok dilli model, istek İngilizce yapılmış olsa bile bazen birincil eğitim diline (örneğin Çince) geçiş yapabilir. Bu durum, model damıtma (distillation), sıkıştırma veya yanıtların esas olarak tek bir ana dilde bulunması nedeniyle oluşur.

Bu davranışı en aza indirmek için, istem sorgusunun sonuna "Respond only in English" ifadesini ekleyerek ve bu satırı sistem istemine (system prompt) dahil ederek yanıt dilini açıkça belirtmeniz önerilir. Ayrıca, DeepSeek'e kıyasla daha az parametreli sürümlerde daha fazla kararlılık gösteren Qwen3 veya Gemma3 gibi modelleri kullanmanız tavsiye edilir.

Ek olarak, OpenWebUI gibi araçları kullanarak veya bir API üzerinden çalışıyorsanız sohbetinizin backend kısmından İngilizce yanıtlar olup olmadığını manuel olarak kontrol edebilirsiniz.

OpenWebUI veya Ollama'daki Sinirsel Modelin Yanıt Vermesi Uzun Sürüyor¶

Modelin yanıt vermesi uzun sürüyorsa, bu durum modelin boyutundan ve sunucunuzun kapasitesinden kaynaklanıyor olabilir.

Öncelikle, modelinizin GPU video belleğine (VRAM) tamamen sığdığından emin olun. Örneğin, qwen3-next:80b modeli sıkıştırılmış halde (q4) 67 GB yer kaplar ve tam olarak açıldığında 80–90 GB video belleği gerektirir. Eğer GPU'nuz 24 GB video belleğine sahip bir NVIDIA A5000 veya RTX 4090 ise, Ollama model katmanlarının bazı kısımlarını sunucunun CPU'suna aktaracaktır; bu da VM aşırı yüklenmesine, çekirdek tahsisinin azalmasına ve uzun yanıt gecikmelerine neden olur.

Böyle bir modelle çalışmak için, 80 GB video belleğine sahip Nvidia H100 gibi daha güçlü GPU'lara veya dört adet RTX 4090 kombinasyonuna ihtiyaç vardır. RAM, yalnızca RAG görevleri (bilgi tabanları ve yüklenen dosyalarla çalışma) için önemlidir ve tipik olarak en az 32 GB gerektirir.

Modelin video belleğindeki boyutunu tahmin etmek için; model q4 ile sıkıştırılmışsa boyutunu 2 ile, q8 olarak sıkıştırılmışsa 1.5 ile çarpabilirsiniz. 8000 tokenlik bir bağlam penceresinde (context window) her ek 1000 token için gereken video belleğine 1 GB ekleyin.

GPU yükunuzu kontrol etmek için sunucuya SSH üzerinden bağlanın ve komut satırında ollama ps komutunu çalıştırın:

[ root ]$ ollama ps 
NAME                                  ID              SIZE      PROCESSOR    UNTIL
yxchia/multilingual-e5-base:latest    f5248cae7e12    1.1 GB    100% GPU     14 minutes from now
qwen3:14b                             bdbd181c33f2    14 GB     100% GPU     14 minutes from now

Çıktı, modelinizin ne kadar yer kapladığını ve tamamen GPU'ya sığıp sığmadığını gösterecektir.

Yüklü bir Ubuntu işletim sisteminden Docker tamamen nasıl kaldırılır?¶

Ubuntu işletim sistemi imajlarımız, kolaylık sağlaması amacıyla önceden yüklenmiş Docker ile birlikte gelir. Eğer buna ihtiyacınız yoksa veya farklı bir sürüm yüklemek istiyorsanız aşağıdaki komutları kullanın:

sudo apt remove docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin
sudo apt autoremove
sudo rm -rf /var/lib/docker
sudo rm -rf /var/lib/containerd

docker --version komutunu çalıştırarak Docker'ın kaldırıldığından emin olun.

NZBGet/Torrent/Plex sunucu kurulumuna izin veriliyor mu?¶

Müşterilerimizin hizmetimizi kullanmasını kısıtlamıyoruz. Bununla birlikte HOSTKEY, geçerli yasalar uyarınca bize iletilen DMCA ve telif hakkı sahiplerinin iddialarını görmezden gelmez. Bu durum hem kiralanmış bir sunucuda telif hakkına tabi içerik depolanmasını hem de başka yerlerde depolanan telif hakkına tabi içeriğe erişim sağlayan web sitelerinin barındırılmasını kapsamaktadır.