Ulaşım
- Adres:Batıkent Mh. 8910 Sk. 6. Etap 1H No: 18 Yeni Toki Eyyübiye / Şanlıurfa (Yeni Alım Satım Karşısı)
- Telefon:0 (545) 528 88 93
- eMail: info@alestaweb.com
2026 yılında yapay zeka ve machine learning dünyası üç büyük framework etrafında şekilleniyor: PyTorch, TensorFlow ve JAX. Her biri farklı güçlü yanlarıyla araştırmacılar, kurumsal geliştiriciler ve yüksek performans arayanlar tarafından tercih ediliyor. Alesta Web olarak hazırladığımız bu kapsamlı karşılaştırma rehberi, hangi deep learning framework'ünün projenize en uygun olduğunu anlamanıza yardımcı olacak. alestaweb.com'da yayımlanan bu içerik, performans benchmark'larından gerçek dünya kullanım senaryolarına kadar geniş bir perspektif sunuyor ve neural network projeleriniz için doğru aracı seçmenizi sağlıyor.
2026 yılında machine learning topluluğu artık bu üç framework'ü birbirinin alternatifi olarak değil, birbirini tamamlayan araçlar olarak görüyor. Araştırmacılar deneysel çalışmalar için PyTorch'u tercih ederken, kurumsal ekipler üretim dağıtımı için TensorFlow'u seçiyor, bilimsel hesaplama ve yüksek performans arayanlar ise JAX'a yöneliyor.
Alesta Web ekibi olarak izlediğimiz trende göre, yapay zeka projeleri artık tek bir framework'e bağlı kalmak yerine hibrit yaklaşımlar benimsiyor. Örneğin model eğitimi PyTorch ile yapılırken, üretim dağıtımı TensorFlow Serving ile gerçekleştiriliyor.
PyTorch, Facebook (Meta) tarafından geliştirilen ve 2026 yılında araştırma dünyasının tartışmasız lideri konumunda olan bir deep learning framework'üdür. Basit API'si, dinamik hesaplama grafiği ve kapsamlı ekosistemiyle öne çıkıyor.
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# Basit bir neural network tanımı
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.relu(x)
x = self.fc2(x)
return x
# Model oluşturma ve GPU'ya taşıma
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = SimpleNet(784, 256, 10).to(device)
# Optimizer ve loss function
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
Bu basit örnek bile PyTorch'un ne kadar okunabilir ve Pythonic bir yapıya sahip olduğunu gösteriyor. Alesta Web AI projelerinde PyTorch, özellikle prototipleme ve araştırma aşamalarında tercih edilen araçtır.
Google tarafından geliştirilen TensorFlow, 2026 yılında da kurumsal üretim ortamının vazgeçilmezi olmayı sürdürüyor. Özellikle büyük ölçekli sistemler, mobil deployment ve çoklu platform desteği konularında öne çıkıyor.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Basit sequential model
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dropout(0.2),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dropout(0.2),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Model derleme
model.compile(
optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy']
)
# Model eğitimi
history = model.fit(
X_train, y_train,
epochs=10,
batch_size=32,
validation_split=0.2
)
Alesta Web müşterilerine sunulan yapay zeka çözümlerinde, özellikle büyük veri setleriyle çalışan üretim sistemleri için TensorFlow tercih edilmektedir. alestaweb.com üzerinden AI danışmanlık hizmetlerimiz hakkında detaylı bilgi alabilirsiniz.
Google DeepMind tarafından geliştirilen JAX, NumPy'ın otomatik türevleme ve XLA derleme ile birleştirilmiş halidir. 2026 yılında büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi ve bilimsel hesaplama alanında giderek daha fazla tercih edilmektedir.
import jax
import jax.numpy as jnp
from jax import grad, jit, vmap
# Saf Python fonksiyonu
def loss_fn(params, x, y):
predictions = jnp.dot(x, params['weights']) + params['bias']
return jnp.mean((predictions - y) ** 2)
# JIT ile hızlandırma
fast_loss = jit(loss_fn)
# Otomatik türev alma
grad_fn = grad(loss_fn)
# Çoklu GPU paralelleştirme
parallel_train = pmap(train_step)
# Tüm örnek üzerinde vmap ile vektörleştirme
batched_predict = vmap(predict, in_axes=(None, 0))
JAX'ın fonksiyonel programlama yaklaşımı başlangıçta alışık olmayanlara zor gelebilir ancak performans kazanımları özellikle büyük modellerde son derece etkileyicidir. Alesta Web araştırma ekibi, LLM fine-tuning projelerinde JAX'ı aktif olarak değerlendirmektedir.
| Özellik / Feature | PyTorch | TensorFlow | JAX |
|---|---|---|---|
| Araştırma Popülaritesi | Yeni makalelerin %75'i | %15 | %10 (hızla artıyor) |
| Kurumsal Kullanım | Orta | Yüksek | Düşük-Orta |
| GPU/TPU Performansı | Yüksek | Yüksek | En Yüksek |
| Öğrenme Eğrisi | Düşük (kolay) | Orta | Yüksek (zor) |
| Üretim Deployment | TorchServe ile iyi | Mükemmel | Sınırlı |
| Mobil/Edge | PyTorch Mobile | TF Lite (daha iyi) | Zayıf |
| Multi-device Parallelism | İyi | İyi | Mükemmel |
| GitHub Yıldızı | 81k+ | 74k+ | 29k+ |
Alesta Web uzmanlarının tavsiyesi net: Framework seçimi projenin ihtiyacına göre yapılmalıdır. İşte kılavuz niteliğindeki önerimiz:
Sonuç olarak, 2026 yılında en başarılı machine learning ekipleri birden fazla framework'ü ustalıkla kullanabilen ekiplerdir. Alesta Web olarak sunduğumuz yazılım geliştirme hizmetlerinde, projenizin ihtiyacına en uygun AI/ML araçlarını belirlemenize yardımcı oluyoruz. alestaweb.com'u ziyaret ederek daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Alesta Web olarak hazırladığımız bu rehber, PyTorch, TensorFlow ve JAX arasında bilinçli bir seçim yapmanıza yardımcı olmayı amaçladı. Her framework'ün güçlü olduğu senaryoları anlamak, machine learning projelerinizin başarısını doğrudan etkiler. Alesta Web bünyesinde çalışan uzman ekibimiz, yapay zeka danışmanlığı ve deep learning proje geliştirme konularında destek sunmaya hazırdır.
Faydalı Linkler / Useful Links:
© 2026 AlestaWeb - Tüm hakları saklıdır.