---
title: "Yerel Bir Yapay Zekâ Ajanı Çalıştırmak: ADK, Gemma 4 ve Docker Model Runner"
url: https://blog.edumints.com/yerel-bir-yapay-zek-ajani-calistirmak-adk-gemma-4-ve-docker-wu9509o5
category: "LLM"
date: 2026-09-17T07:12:21.334Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "dev.to"
source_url: https://dev.to/gde/running-an-ai-agent-locally-adk-gemma-4-and-docker-model-runner-44db
---

# Yerel Bir Yapay Zekâ Ajanı Çalıştırmak: ADK, Gemma 4 ve Docker Model Runner

Bulut tabanlı büyük dil modelleri (LLM) prodüksiyon ortamları için güçlü çözümler sunar; ancak geliştirme aşamasında her API çağrısı gecikmeye (latency), maliyete ve kimlik doğrulama karmaşıklığına yol açar. Bir yapay zekâ ajanını geliştirirken çıkarım motorunu doğrudan kendi makinenize taşımak bu süreci kökten değiştirir.

Daha önce Google ADK, Cloud API Registry üzerinden BigQuery MCP ve Gemini 2.5 Flash ile kurgulanıp Cloud Run ve Vertex AI Agent Engine üzerinde çalışan futbol istatistik ajanı mimarisi, yerel bir yapıya dönüştürülebilir. Bu senaryoda Gemini çıkarım katmanı, **Docker Model Runner** üzerinden yerel olarak çalıştırılan **Gemma 4** ile değiştirilir. Ajan kodları ve BigQuery MCP araçları neredeyse hiç değişmezken, tüm çıkarım süreci API anahtarına veya bulut bağımlılığına ihtiyaç duymadan sıfır maliyetle geliştirici ortamında çalışır.

## Docker Model Runner Nedir?

Docker Desktop’ın yerleşik bir özelliği olan **Docker Model Runner**, tıpkı bir konteyner imajı çeker gibi LLM modellerini yerel makinenize indirip çalıştırmanızı sağlar. OpenAI uyumlu bir API sunduğu için mevcut araç ve kütüphanelerle doğrudan entegre olur:

- **Model Runner'ı TCP erişimiyle etkinleştirme:** `docker desktop enable model-runner --tcp 12434`
- **Modeli indirme:** `docker model pull ai/gemma4:E4B`
- **İndirilen modeli doğrulama:** `docker model ls`

> **Not:** Linux (Docker Engine) üzerinde 12434 portu varsayılan olarak açıktır; macOS ve Windows (Docker Desktop) tarafında ise yerel API erişimi için `--tcp 12434` bayrağının açıkça belirtilmesi gerekir.

Model hazır olduğunda `http://localhost:12434/engines/v1` uç noktası üzerinden standart `curl` çağrılarıyla doğrudan test edilebilir.

## Gemma 4 Nedir?

Google'ın açık ağırlıklı model ailesi Gemma 4, Docker Hub üzerinde farklı kullanım ihtiyaçlarına göre ölçeklenmiş 5 temel varyantla gelir:

- **ai/gemma4:E2B (2.94 GiB disk / 2B efektif):** En hızlı, uç (edge) donanımlara uygun ve hızlı denemeler için idealdir.
- **ai/gemma4:E4B (4.74 GiB disk / 4B efektif):** Yerel ajan geliştirme süreçleri için kalite-hız dengesi en ideal varsayılan seçenektir.
- **ai/gemma4:4B (~6 GB disk / 4B dense):** Geleneksel yoğun mimarili, Q4_K_XL kuantize varyanttır.
- **ai/gemma4:26B (~18 GB disk / ~4B aktif):** Yüksek kaliteli, seyrek MoE (Mixture-of-Experts) mimarisidir.
- **ai/gemma4:31B (~20 GB disk / 31B dense):** Üst düzey çıkarım kalitesi sunan, yüksek kaynak gereksinimli yoğun modeldir.

E2B ve E4B modelleri **PLE (Per-Layer Embeddings)** mimarisini kullanır; bu sayede Matryoshka stiliyle düşük işlem maliyetinde yüksek parametre verimliliği sağlar. Bir soruda akıl yürütme, araç çağırma, hata yönetimi ve yanıt üretimi gibi 3-4 döngü yapan ajanlar için çıkarım hızı hayati olduğundan, E4B yerel testlerde en verimli çalışma ortamını sunar.

## Mimari: Neler Değişiyor, Neler Kalıyor?

Bu dönüşümün en önemli getirisi, ajan mantığının ve BigQuery MCP araçlarının birebir korunmasıdır. Yalnızca çıkarım uç noktası buluttan yerel Docker Model Runner'a yönlendirilerek geliştiricilere bütçe ve kota sınırlarına takılmadan hızlı hata ayıklama imkânı sağlanır.

[Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.](https://dev.to/gde/running-an-ai-agent-locally-adk-gemma-4-and-docker-model-runner-44db)

---

Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: [Modeller: Hangisi, Ne Zaman?](https://edumints.com/kesfet/google-ai-studio-kullanm-rehberi-joou) modülüne göz atın.

---

**Kaynak:** [dev.to](https://dev.to/gde/running-an-ai-agent-locally-adk-gemma-4-and-docker-model-runner-44db)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/yerel-bir-yapay-zek-ajani-calistirmak-adk-gemma-4-ve-docker-wu9509o5