Ollama Kurulum Rehberi, Windows,Linux ve MacOS için

**ozkandonmez** · Bugün, 17:31

Aşağıdaki metin, Ollama’nın resmî indirme ve dokümantasyon sayfalarındaki güncel kurulum komutları ve varsayılan davranışlara göre hazırlanmıştır. Linux/macOS için resmî kurulum script’i, Windows için PowerShell kurucusu, varsayılan yerel API adresi http://localhost:11434, yerelde kimlik doğrulama gerekmemesi ve model klasörü / ortam değişkeni bilgileri resmî kaynaklarla uyumludur.

Ollama Kurulum Rehberi (Windows / Ubuntu / macOS) – Yerelde AI Model Çalıştırma

Ollama, açık kaynak ve açık ağırlıklı büyük dil modellerini kendi bilgisayarınızda veya sunucunuzda çalıştırmanızı sağlayan pratik bir sistemdir. En büyük avantajı; modeli yerelde çalıştırdığı için veriyi dış servislere göndermeden sohbet, kod, özet, RAG ve API tabanlı AI işleri yapabilmenizdir.

[hr]

1) Ollama nedir, ne işe yarar?

Yerelde LLM çalıştırır
Terminalden veya API ile kullanılabilir
Windows / Linux / macOS destekler
Model indirip tek komutla çalıştırır
Open WebUI, AnythingLLM, n8n ve benzeri araçlarla birlikte kullanılabilir

[hr]

2) Kurulum öncesi kısa not

İlk kurulumdan sonra ayrıca model dosyaları indirilecektir.
Bu model dosyaları birkaç GB ile onlarca GB arasında olabilir.
Sadece CPU ile çalışabilir ama GPU varsa performans ciddi şekilde artar.
Yerelde varsayılan API adresi: http://localhost:11434

[hr]

3) Windows kurulumu

Yöntem 1 – Resmî PowerShell komutu

Code:

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex

Kurulum tamamlanınca yeni bir PowerShell penceresi açıp test edin:

Code:

ollama

İlk model testi:

Code:

ollama run gemma3

Alternatif olarak resmî Windows kurulum dosyasını indirip normal program kurar gibi de kurabilirsiniz.

Windows’ta model klasörü varsayılan konum:

Code:

C:\Users\KULLANICI_ADI\.ollama\models

Farklı diske almak isterseniz kullanıcı ortam değişkeni olarak şunu tanımlayın:

Code:

OLLAMA_MODELS=D:\OllamaModels

[hr]

4) Ubuntu / Debian / genel Linux kurulumu

En pratik resmî kurulum:

Code:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Kurulum sonrası servis durumunu kontrol edin:

Code:

systemctl status ollama

Servis çalışmıyorsa başlatın:

Code:

sudo systemctl enable --now ollama

İlk test:

Code:

ollama

İlk model testi:

Code:

ollama run gemma3

Linux’ta model klasörü varsayılan konum:

Code:

/usr/share/ollama/.ollama/models

Farklı diske taşımak için örnek:

Code:

sudo mkdir -p /data/ollama-models
sudo chown -R ollama:ollama /data/ollama-models
sudo systemctl edit ollama

Açılan override içine şunu ekleyin:

Code:

[Service]
Environment="OLLAMA_MODELS=/data/ollama-models"

Sonra:

Code:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama

[hr]

5) macOS kurulumu

macOS tarafında en temiz yöntem, resmî .dmg dosyasını indirip Applications klasörüne sürükleyerek kurmaktır.

İsterseniz terminalden kurulum script’i de kullanılabilir:

Code:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Kurulumdan sonra terminalde test edin:

Code:

ollama

İlk model testi:

Code:

ollama run gemma3

macOS model klasörü varsayılan konum:

Code:

~/.ollama/models

[hr]

6) İlk kullanım – temel komutlar

Model çalıştırma:

Code:

ollama run gemma3

Farklı model çalıştırma:

Code:

ollama run qwen3

Code:

ollama run llama3.2

Kurulu modelleri listeleme:

Code:

ollama list

Yüklü modeli silme:

Code:

ollama rm gemma3

Sürüm kontrolü:

Code:

ollama --version

[hr]

7) API ile test etme

Ollama kurulduğunda yerel API otomatik olarak açılır.

Basit generate testi:

Code:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemma3",
  "prompt": "Merhaba, kendini tanıt."
}'

Chat API testi:

Code:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "gemma3",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "Merhaba" }
  ]
}'

Kurulu modelleri API ile görme:

Code:

curl http://localhost:11434/api/tags

[hr]

8) Ağdan erişim (dikkatli kullanın)

Ollama varsayılan olarak sadece 127.0.0.1:11434 adresine bağlanır. Yani aynı makineden erişilir, dış ağdan erişim kapalıdır.

Ağdan erişime açmak isterseniz ortam değişkeni kullanabilirsiniz:

Code:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434 ollama serve

Ama bunu yaparken:

Güvenlik duvarı kuralları ekleyin
Mümkünse ters proxy kullanın
Açık internete doğrudan vermeyin

[hr]

9) Güncelleme

Linux:

Code:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Windows ve macOS:

Genelde uygulama kendi güncellemeyi indirir; gerekirse son sürümü tekrar kurabilirsiniz.

[hr]

10) Sık görülen sorunlar

Sorun: “ollama komutu bulunamadı”

Terminali kapatıp yeniden açın
Windows’ta PowerShell’i yeniden başlatın
Linux/macOS’ta PATH’in güncellenmiş olduğundan emin olun

Sorun: model çok yavaş

Büyük model seçmiş olabilirsiniz
GPU sürücüsü eksik olabilir
Daha küçük model deneyin: gemma3 / llama3.2 / qwen3 gibi

Sorun: disk doluyor

Model klasörünü ayrı diske taşıyın
Kullanmadığınız modelleri silin

Sorun: ağdaki başka cihaz erişemiyor

Varsayılan olarak localhost’a bağlıdır
OLLAMA_HOST ayarı gerekir
Firewall ve port açılması gerekir

[hr]

11) Yeni başlayanlar için tavsiye edilen ilk komutlar

Windows:

Code:

irm https://ollama.com/install.ps1 | iex
ollama run gemma3

Ubuntu/Linux:

Code:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run gemma3

API testi:

Code:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemma3",
  "prompt": "Ollama nedir?"
}'

[hr]

12) Sonuç

Ollama, yerelde AI modeli çalıştırmak için şu anda en pratik sistemlerden biridir. Kurulum basittir, API’si hazır gelir ve farklı arayüzlerle kolayca entegre edilebilir. Özellikle veri gizliliği isteyenler, kendi sunucusunda model çalıştırmak isteyenler ve forum / ERP / otomasyon projelerinde AI altyapısı kurmak isteyenler için oldukça uygundur.

Resmî bağlantılar:

Kurulum komutları, varsayılan API tabanı, yerel erişimde auth gerekmemesi, OLLAMA_HOST ile bind adresi değiştirme, OLLAMA_MODELS ile model klasörü değiştirme ve Linux’ta systemctl edit ollama ile servis özelleştirme adımları resmî dökümantasyonda yer alıyor.