💻 Sanal Makine ile MLOps Geliştirme Ortamı Kurma Rehberi

Kafası karışmadan kendi bilgisayarında sanal makine ile MLOps geliştirme ortamı kurmak isteyenler için bir rehber hazırladım. Bu adımlar sonunda sanal makine üzerinde MLOps geliştirmek için hazır olacaksınız. Sorularınız olursa sormaktan çekinmeyin.

1️⃣ Adım — VirtualBox Kurulumu

VirtualBox, ücretsiz ve oldukça yaygın bir sanal makine yazılımıdır. **Buraya** tıklayarak indirip kurabilirsiniz.

2️⃣ Adım — Sanal Makineye İşletim Sistemi Kur

Şimdi bir işletim sistemi dosyası indirip kuracağız.

Önerilen OS: Ubuntu 22.04 LTS

Neden?

• Hafif, hızlı, ML/MLOps araçlarıyla uyumlu
• Cloud ortamlarına da yakın (AWS, Azure da genelde Ubuntu kullanır)

**Buraya** tıklayarak Ubuntu 22.04 ISO dosyasını indirebilirsiniz.

Desktop veya Server imajlarından birini seçip indirebilirsiniz. Grafik arayüz (GUI) ihtiyacınız yoksa Server imajını indirip daha sonra uzaktan SSH ile bağlanıp terminalden çalışabilirsiniz. Ben Server imaj seçeneği ile devam edeceğim.

İndirme tamamlandıktan sonra VirtualBox’ta yeni VM oluştur:

• İşletim Sistemi: Linux / Ubuntu (64-bit)
• RAM: En az 4 GB (8 GB önerilir)
• Disk: En az 30–50 GB

Ubuntu ISO’yu bağla ve başlat. Ubuntu kurulumunu tamamla.

Tebrikler, sanal makinemizi kurmuş olduk.

3️⃣ Adım — Ubuntu Server Kurulumu Sonrası Hazırlıklar

Şimdi sanal makinemizi MLOps araçları kurulumu öncesi hazırlayacağız. Sanal makineyi başlat butonuna tıklayarak başlatın.

Hata alırsanız bilgisayarınızı yeniden başlatarak tekrar deneyin.

Sanal makine başladıktan sonra açılan terminalde sırasıyla aşağıdaki komutları çalıştırın.

Öncelikle Sistem Güncellemesi

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

Gerekli Temel Araçlar

sudo apt install wget git curl -y

SSH Servisinin Kurulması

Uzaktan SSH ile bağlanabilmek için aşağıdaki komutlarla SSH servisini kurup aktif edeceğiz.

sudo apt update
sudo apt install openssh-server -y
sudo systemctl enable ssh
sudo systemctl start ssh

Kontrol:

sudo systemctl status ssh

Yeşil “active” görünüyorsa her şey yolunda demektir.

VirtualBox Ağ Ayarlarının Yapılması (NAT + Port Forwarding)

1. VirtualBox’ta VM kapalıyken Ayarlar > Ağ sekmesine git.
2. Bağlantı Türü: NAT yap.
3. Sağdaki “Gelişmiş” kısmından Port Yönlendirmeye tıkla.
4. Buraya şunu ekle:

• Ad: SSH
• Protokol: TCP
• Ana Bilgisayar IP: (Boş bırak)
• Ana Bilgisayar Portu: 2222 (veya istediğin başka bir port)
• Misafir IP: (Boş bırak)
• Misafir Portu: 22

Bu ayar, kendi bilgisayarında 2222 portuna bağlanınca, VM içindeki 22 portuna yönlendirme yapar.

4️⃣ Adım — MobaXterm Kurulumu

Şimdi sanal makinemize uzaktan bağlanabilmek için MobaXterm yazılımını indireceğiz ve SSH bağlantımızı test edeceğiz.

SSH bağlantısı için Terminal veya PuTTY ve benzeri yazılımlar da kullanabilirsiniz. Ben MobaXterm ile devam edeceğim.

Buraya tıklayarak MobaXterm yazılımını bilgisayarınıza indirin ve kurun.

Kurulum tamamlandıktan sonra;

• Session butonuna tıklayın ve oradan SSH’ı seçin.
• Remote Host kısmına “127.0.0.1” IP adresini,
• Specify username checkbox’ına tıklayarak daha önce belirlediğiniz kullanıcı adını girin ve Port kısmına 2222 girerek OK butonuna tıklayın. Daha önce belirlediğiniz şifrenizi girin ve sanal makinenize uızaktan bağlanın.

Uzaktan erişim de tamamlandığına göre sanal makinemiz MLOps araçlarının kurulumu için hazır.

5️⃣ Adım — MLOps Araçlarını Kur

MiniConda Kurulumu

Aşağıdaki komutlarla miniconda kurulumunu gerçekleştirin:

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda
echo 'export PATH=$HOME/miniconda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

VirtualEnv ile devam edebilirsiniz, ben conda seçeneği ile devam edeceğim.

MLOps Ortamı Hazırlama

MLOps ortamı için conda ile yeni bir ortam oluşturacağız ve gerekli bazı kütüphaneleri kuracağız.

conda create -n mlops-env python=3.10 -y
conda activate mlops-env
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib jupyter mlflow

6️⃣ Adım — Test ve Çalıştır

Her şey tamamsa, artık terminalden test edebilirsiniz:

conda activate mlops-env
jupyter lab

Adres: http://localhost:8888

Linkin çalışması için Port Forwarding (Port Yönlendirme) eklemek gerekir. Yeni bir kural ekle ve şu değerleri gir:

Name>Jupyter Protocol>TCP Host IP>8888 Host Port>(boş) Guest IP>8888 Guest Port(boş)

7️⃣ Adım — Snapshot Al

Tüm ortamı ayarladıktan sonra VirtualBox’ta Snapshot al. Bir sorun olursa geri dönersin.

Ek Araçlar (Tavsiye)

Temel anlamda MLOps ortamınız hazır artık. Git, Docker vs gibi ek araçlara ihtiyacınız varsa onları da benzer şekilde kurabilirsiniz.

🔥 Bonus: SSH Kullananlar İçin Ubuntu Server Setup Script

Ubuntu Server’a girdikten sonra bu aşamaları otomatik yapmak için sana bir setup script verebilirim. Bu script, MLOps ortamını sıfırdan kurar:

setup_mlops.sh (Hazır Script)

# Güncelleme
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# Temel araçlar
sudo apt install -y wget git curl htop

# Miniconda kurulumu
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda
echo 'export PATH=$HOME/miniconda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# MLOps ortamı
conda create -n mlops-env python=3.10 -y
conda activate mlops-env
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib mlflow jupyterlab

# Docker (opsiyonel)
sudo apt install docker.io -y
sudo usermod -aG docker $USER

# Bitti mesajı
echo "✅ MLOps ortamı hazır!"

İyi çalışmalar, bol versiyonlu, az driftli pipeline’lar dilerim. Yorum ve sorularınızı bekliyorum :)