Hugging Face “açık model nereden alabilirim” sorusunun varsayılan cevabı ve birinin model-hub ekonomisinden şikayet etmek istediği zaman varsayılan hedeftir. Son Nvidia söylentisi (satın alma veya derin ortaklık için 12,9 milyar USD) aynı soruya dikkat geri getirdi: en büyük hub el değiştirirse açık model ekosistemi ne olur? Ve bugün kendi donanımınızda modelleri sunmak, ayarlamak veya çalıştırmak için gerçekten ne kullanmalısınız?
İnsanların güvendiği platform parçalarını kapsayan yedi Hugging Face alternatifini derledik: yerel çıkarım, barındırılan çıkarım, Git benzeri sürüm kontrolü ile model barındırma ve tam yığın dağıtım.
Hızlı karşılaştırma
| Araç | Şu işin için en iyi | Lisans | Dağıt | Öne çıkan özellik |
|---|---|---|---|---|
| Ollama | Yerel çıkarım, bir komut | MIT | Yerel ikili | 400+ küratörlü model |
| LM Studio | GUI-ilk yerel çıkarım | Freemium | Yerel uygulama | Model tarayıcı + sohbet UI |
| vLLM | Ölçekte sunma | Apache 2.0 | Docker, pip | Sürekli toplu işleme, OpenAI API |
| Replicate | Barındırılan, saniye başına ödeme | Proprietary | API | 50.000+ ML modeli |
| Together AI | Açık modeller için OpenAI-uyumlu | Proprietary | API | Aynı platformda ince ayar + sunma |
| Open WebUI | Yerel modeller için sohbet arabirimi | MIT | Docker | Ollama veya OpenAI-uyumlu üzerine ChatGPT şekli |
| KohakuHub | Kendi kendine barındırılan Hugging Face | AGPL | Docker | Git-LFS + huggingface_hub istemci uyumluluğu |
İnsanlar neden Hugging Face’i geçmeyi düşünür
Platform hala öncü konumdadır ancak tepki daha gürültülüdür.
- Ayrılmış Çıkarım Uç Noktaları pahalıdır. Reddit ve Hacker News’deki kullanıcılar sürekli olarak Replicate, Together AI ve vLLM’yi kendi başınıza çalıştırmanın hepsinin üretim çıkarımı için Hugging Face’i maliyet açısından geride bıraktığını belirtiyor.
- Kapılı modeller sürtüşme yaratır. Üç yıl önce olduğundan daha fazla Meta, Google ve Mistral modeli artık lisans tıklamalarının arkasındadır. Tekrarlanabilir derlemeler gereken ekipler bunu seviyor.
- Çalışma süresi iyi, mükemmel değil.
huggingface.co‘dan indirmeler bazen bir taş oyunu hızına yavaşlıyor. Katı SLA’ları olan kuruluşlar kendi kovasına ayna yapıyor. - Mülkiyet belirsizliği. Nvidia söylentisi ilk değil ve söylenti bile bazı ekipleri çok hub’lı stratejiler yönünde itmeye yeterlidir.
- Hizmet şartları sıkılaşmaya devam ediyor. Model yazarları, kullanım izleme ve lisans uygulanması hakkındaki ToS güncellemelerinin platformun “varsayılan olarak açık” markasını aştığından şikayet ettiler.
Alternatifler
Ollama
Ollama insanların varsayılan olarak döndüğü yerel çıkarım aracıdır. Bir ikili, bir komut (ollama run llama3.2), ve Metal, CUDA veya CPU’da 11434 portunda nicelenmiş modelleri sunan bir REST API ve CLI’niz var. Model kütüphanesi kapsamlı yerine seçilmiştir (2026 itibariyle yaklaşık 400 model) ancak seçim özelliktir: Ollama’daki her şey konfigürasyon olmadan tüketici donanımında çalışır.
Eksik olduğu yer: Çok kullanıcılı zayıf. Yerleşik sohbet UI yok (Open WebUI ile eşleştirilmiş). Gelişmiş örnekleme parametreleri konfigürasyon gerektirir, CLI değil.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, MIT. Ollama Cloud (yönetilen çıkarım) katmanlı fiyatlandırma ile önizlemede.
Hugging Face’den geçiş: Hugging Face’deki çoğu GGUF modeli Modelfile ile Ollama’ya çekilebilir. Ollama’nın kendi kütüphanesi zaten popüler aileleri (Llama, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek) kapsar.
İndir: ollama.com | GitHub
Sonuç: “Modeli şu anda laptopumda nasıl çalıştırırım” sorusunun varsayılan cevabı.
LM Studio
LM Studio Ollama’nın GUI-ilk muadilidir. Windows, macOS ve Linux için yerel uygulama. Uygulama içinde Hugging Face model kataloğuna göz atın, nicelenmiş sürümleri indirin ve yerleşik UI’de sohbet edin. 2025 güncellemesi OpenAI-uyumlu bir yerel sunucu ve SDK ekledi.
Eksik olduğu yer: Kişisel kullanım için ücretsiz, açık kaynak değil. Ticari kullanım bir lisans gerektirir.
Fiyatlandırma: Kişisel kullanım için ücretsiz. İş lisansı koltuk başına fiyatlandırma ile kullanılabilir.
Hugging Face’den geçiş: LM Studio uygulama içinde doğrudan Hugging Face’den çeker. İndirdiğiniz herhangi bir GGUF işe yarar.
İndir: lmstudio.ai
Sonuç: CLI isteyenlerden önce sohbet penceresi isteyenler için seçim.
vLLM
vLLM çoğu kendi kendine barındırılan LLM yığınının yakınsadığı üretim çıkarım sunucusudur. Sürekli toplu işleme, PagedAttention, tensor paralel GPU’lar ve OpenAI-uyumlu API. Hugging Face Hub’dan veya yerel dizinden modelleri doğrudan yükler, bu nedenle mevcut HF iş akışında onu kırmadan uyum sağlar.
Eksik olduğu yer: Pratik verim için sadece GPU. Yerleşik UI veya model yönetimi yok, sizin getiriniz.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, Apache 2.0.
Hugging Face’den geçiş: vLLM, HF Dedicated Endpoints için önerilen yedektir. Model dizininize işaret edin, /v1/chat/completions‘a basın ve hazır OpenAI-uyumlu sunucunuz var.
İndir: docs.vllm.ai | GitHub
Sonuç: Ollama’dan çıktığında ve HF endpoint fiyatlandırmasını karşılayamadığınızda çalıştırdığınız şey.
Replicate
Replicate “50.000 açık kaynaklı model için bir API” barındırılan platformudur. Saniye başına GPU faturalandırması, boşta kalma maliyeti yok ve Docker ile CUDA’yı gizleyen bir Python SDK. Model yazarları Replicate’in isteğe bağlı olarak çalıştırdığı “Cog” görüntülerini yayınlarlar. Tek bir satıcı isteyen ekipler için HF Inference Endpoints’e gerçek bir alternatiftir.
Eksik olduğu yer: Hafif kullanılan modellerde soğuk başlangıçlar. Cog çalışma zamanında satıcı kilitlemesi.
Fiyatlandırma: GPU zamanının saniye başına öde. A100 40GB kabaca 0,001 USD/saniye. Yeni hesaplar için ücretsiz krediler.
Hugging Face’den geçiş: Çoğu popüler model zaten Replicate’de. Özel modeller Dockerfile şekli cog.yaml aracılığıyla yayınlanır. Replicate ağırlıkları barındırır bu nedenle HF depolaması ayrı ayrı tutmanız gerekmez.
İndir: replicate.com
Sonuç: Kendi GPU’larınızı çalıştırmadan birçok model için barındırılan bir API istiyorsanız seçim.
Together AI
Together AI açık ağırlık modelleri (Llama 3.3, Mixtral 8x7B, Qwen 2.5, DeepSeek V3) için OpenAI-uyumlu uç noktalar sunun, ek olarak ayrılmış uç noktalar, ince ayar ve aynı platform üzerinde toplu çıkarım. Çıkarım yığını özel olarak LLM’ler için ayarlandığı için sohbet iş yükleri için Replicate’den daha iyi gecikme süresi.
Eksik olduğu yer: Model kataloğu LLM’ye odaklanmış, Replicate’in kapsadığı “herhangi bir ML modeli” yayılması değil. Vizyon ve ses modelleri daha incedir.
Fiyatlandırma: Paylaşılan çıkarım için token başına (Llama 3.3 70B için kabaca 0,20 USD/M giriş belirteci). Saatlik fiyatlandırma ile ayrılmış uç noktalar.
Hugging Face’den geçiş: Together’ın API’si OpenAI-uyumludur. Bir istemciyi zaten HF Inference Endpoints’e işaret ettiyseniz, temel URL değişimi bir satırıdır.
İndir: together.ai
Sonuç: Özel olarak açık ağırlık LLM’leri için en iyi OpenAI-uyumlu barındırılan seçenek.
Open WebUI
Open WebUI yerel veya OpenAI-uyumlu modeller için ChatGPT şekli ön yüzdür. Docker’da çalışır, Ollama veya vLLM’ye (veya gerçek OpenAI API’sine) işaret eder ve çok kullanıcılı kimlik doğrulama, kullanıcı başına model erişimi, yüklenen belgeler üzerinde RAG ve fonksiyon çağırma sağlar. Kendi başına Hugging Face’in yedek değil ama tüm HF UX’i değiştiren kendi kendine barındırılan bir yığın için eksik parça.
Eksik olduğu yer: Model yönetimi Ollama veya çıkarım sunucunuza devredilmiş. İlk admin için auth kurulumu manuel.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, MIT.
Hugging Face’den geçiş: Open WebUI dahili kullanım için HuggingChat’i tamamen değiştirmek için Ollama ile eşleştirilir.
İndir: openwebui.com | GitHub
Sonuç: Ollama veya vLLM’yi kuruluşunuzdaki kişilerin gerçekten kullanacağı bir şeye bağlayan kendi kendine barındırılan UI katmanı.
KohakuHub
KohakuHub Hugging Face’in kendisinin doldurmadığı tam boşluğu dolduran “kendi kendine barındırılan Hugging Face"tir. Git-LFS arka ucu, huggingface_hub Python istemci uyumluluğu, model ve veri seti sürümü kontrolü ve web UI. Kendi ML ekibinizin zaten kullandığı aynı istemci kitaplığı ile kendi özel model kaydını barındırmanız gerekiyorsa bu uyum sağlar.
Eksik olduğu yer: Daha yeni proje (2024). Çıkarım araçlarının etrafındaki topluluk HF’den daha küçük.
Fiyatlandırma: Ücretsiz, AGPL.
Hugging Face’den geçiş: HF_ENDPOINT‘i KohakuHub örneğinize işaret edin ve standart huggingface_hub istemcisi modelleri karşı yükler, indirir ve sürümlendir. Mevcut komut dosyaları değişmez.
İndir: GitHub
Sonuç: HF istemci kitaplığını tutmak ve arka ucu değiştirmek istiyorsanız kendi kendine barındırılan cevap.
Nasıl seçilir
- Ollama’yı çalıştırın çalışan yerel model için en hızlı yola istiyorsanız bir dizüstü bilgisayar veya iş istasyonunda.
- LM Studio’yu çalıştırın ilk UI ve ikinci CLI istiyorsanız bir dizüstü bilgisayar veya iş istasyonunda.
- vLLM’yi çalıştırın OpenAI-uyumlu gecikme süresi ve verim önemli olduğu üretim çıkarımı için bir GPU kutusunda.
- Replicate’i kullanın saniye başına faturalandırma ile geniş bir katalogda barındırılan çıkarım istiyorsanız.
- Together AI’ı kullanın açık ağırlık LLM’lerin belirli bir seti için OpenAI-uyumlu barındırılan çıkarım istiyorsanız.
- Open WebUI’i Ollama ile eşleştirin takımınızın içinde kendi kendine barındırılan ChatGPT yedek için.
- KohakuHub’ı çalıştırın
huggingface_hubistemci protokolü hakkında konuşan bir özel model kaydına ihtiyacınız varsa. - Hugging Face’te kalın kamuya açık model keşfi, topluluk erişimi ve Spaces demoları için. Hala en büyük indekstir.
SSS
Hugging Face ne için kullanılır?
Model barındırma, veri seti barındırma, barındırılan çıkarım (Uç Noktalar), demo uygulamaları (Spaces) ve çoğu açık ML araçı üzerine inşa edilen transformers Python kütüphanesi.
Nvidia tarafından Hugging Face satın alınıyor mu? Ağustos 2026 itibariyle rapor edilen rakam 12,9 milyar USD’dir, hiçbir şirket herkese açık olarak detayları onaylamıyor. Taraflardan biri teyit edene kadar bir söylenti olarak değerlendirin.
Hugging Face-uyumlu bir model hub’ını kendi kendine barındırabilirim?
Evet. KohakuHub huggingface_hub protokolünü konuşur ve özel barındırma için hazır arka uç olarak çalışır. Hugging Face ayrıca şirket içi dağıtım isteyen kuruluşlar için Enterprise Hub sunar.
Hangi alternatif Hugging Face Inference Endpoints’e en yakın? Kendi kendine barındırırsanız vLLM, yönetilen bir API istiyorsanız Together AI veya Replicate. Üçü de çoğu iş yükü için Endpoints’i token başına maliyet açısından yener.
Llama, Mistral veya Qwen kullanmak için Hugging Face’e ihtiyacım var mı? Hayır. Ollama, LM Studio ve çoğu çıkarım sunucusu model yazarının aynasından veya doğrudan sitesinden modeller çekebilir. Hugging Face en büyük indeks, tek kaynak değil.
Bir dizüstü bilgisayarda daha hızlı çalışan hangisi, Ollama mı yoksa LM Studio mı? Aynı modellerde hemen hemen aynı. Her ikisi de kapak altında llama.cpp veya MLX kullanır. LM Studio’nun UI küçük bir ek yük ekler; Ollama’nın CLI daha hızlı hissettiriyor.
