EVREN Nedir? SSB'nin Yerli Yapay Zeka Platformu Nasıl Kullanılır?

EVREN, Cumhurbaşkanlığı Savunma Sanayii Başkanlığı (SSB) bünyesinde geliştirilen uçtan uca yerli bir yapay zeka platformudur. Platforma evren.ssyz.org.tr adresinden, e-Devlet ile kimlik doğrulaması yapılarak giriliyor. EVREN'de veri etiketlenebiliyor, bir yapay zeka modeli 64 adet NVIDIA H200 grafik işlemcisi (GPU) üzerinde eğitilebiliyor, hazır büyük dil modelleri bir API üzerinden kullanılabiliyor ve modeller paylaşılabiliyor. Bütün bu işler platformun kendi kredisi (CR) ile yürüyor: bazı işler kredi harcıyor, veri etiketlemek gibi katkılar kredi kazandırıyor. Bu yazıda EVREN'in ne olduğunu, nasıl giriş yapıldığını, neler sunduğunu, kredi sisteminin nasıl işlediğini ve öğrencilerin platformu ne için kullanabileceğini resmî kaynaklara dayanarak anlatıyoruz (kaynaklar 7 Kasım 2026'da okundu).

EVREN nedir?

Necmettin Erbakan Üniversitesi'nin 24 Haziran 2026'da yayımladığı duyuruya göre EVREN, SSB tarafından yapay zeka geliştirme süreçlerini teknik düzeyde desteklemek ve bu alanda nitelikli insan kaynağı kapasitesini artırmak amacıyla geliştirilen uçtan uca bir MLOps platformu.

MLOps, bir yapay zeka modelinin bütün yaşamını kapsayan çalışma düzenine verilen addır: verinin toplanması ve etiketlenmesi, modelin eğitilmesi, sonuçların ölçülmesi, modelin kullanıma açılması ve paylaşılması. Bu adımlar genellikle farklı araçlarda ve farklı bilgisayarlarda yürür. EVREN bunları tek bir çatı altında topluyor.

Platformun kendi tanıtımında iki özellik öne çıkıyor:

• Türkçe arayüz. Veri setinden eğitim ekranına kadar bütün akış Türkçe.
• Egemen altyapı. Hesaplama ve dil modeli trafiği Türkiye'deki kendi donanımında işleniyor. Egemen altyapı, verinin ve işlemin yurt dışındaki bir bulut sağlayıcısına gitmeden ülke içinde kalması anlamına geliyor.

EVREN'e nasıl giriş yapılır?

Duyurunun ekindeki EVREN bilgilendirme belgesine göre giriş üç adımdan oluşuyor:

1. evren.ssyz.org.tr adresine gidin.
2. Ana sayfadaki "e-Devlet ile Giriş Yap" düğmesine tıklayın.
3. e-Devlet kapısında kimliğinizi doğrulayın. Giriş yaptıktan sonra platformun genel istatistiklerini gösteren gösterge paneli açılıyor.

Giriş e-Devlet kimliğinizle yapıldığı için platformdaki hesabınız ve yaptığınız işler kimliğinize bağlıdır.

Platformda neler yapılabiliyor?

Bilgilendirme belgesi platformu gösterge paneli, veri setleri, modeller, eğitim süreçleri ve projeler bölümleriyle tanıtıyor:

Tablodaki bölümler:

• Veri setleri: Veri setlerinizi görüntülediğiniz, aradığınız, filtrelediğiniz ve yenisini oluşturduğunuz bölüm.
• Modeller: Eğitilmiş modellerinizi yönettiğiniz, yeni model yüklediğiniz ve performanslarını incelediğiniz bölüm.
• Eğitim süreçleri: GPU kaynaklarıyla model eğittiğiniz ve eğitimi takip ettiğiniz bölüm.
• Projeler: Proje oluşturup ekibinizle birlikte çalıştığınız bölüm.

Veri etiketleme

Bir modelin bir şeyi tanıyabilmesi için önce insanların veriyi işaretlemesi gerekir. Buna veri etiketleme denir. EVREN'de şu etiket türleri bulunuyor:

• Sınırlayıcı kutu: Görüntüdeki nesnenin çevresine dikdörtgen çizmek. Nesne tespitinde en sık kullanılan yöntem.
• Yönlü kutu: Nesnenin açısına göre döndürülebilen kutu. Uydu ve hava görüntülerinde eğik duran nesneler için sık kullanılır.
• Poligon: Nesnenin dış hattını noktalarla çizmek. Kutudan daha hassas sınır verir.
• Anahtar nokta: Bir nesnenin belirli noktalarını işaretlemek, örneğin bir insan figüründe eklemler.
• Metinde varlık adı (NER): Bir metindeki kişi, kurum ve yer adlarını işaretlemek.
• Ses bölgesi: Bir ses kaydında belirli bir sesin başladığı ve bittiği aralığı işaretlemek.

Etiketleme zahmetli bir iştir. EVREN bu yükü azaltmak için ön etiketleme sunuyor: SAM 3 ve YOLO modelleri görüntüyü önce kendisi işaretliyor, kullanıcı yalnız hataları düzeltiyor. SAM 3, görüntüdeki nesneleri ayrıştıran bir bölütleme modeli; YOLO ise görüntüdeki nesneleri hızlıca bulan bir nesne tespit modeli ailesidir.

Model eğitimi

Eğitim için platformda 64 adet NVIDIA H200 GPU var. GPU (grafik işlemci), yapay zeka eğitimindeki yoğun hesaplamayı paralel yürüten işlemcidir; H200 ise NVIDIA'nın veri merkezleri için ürettiği üst düzey GPU modellerinden biri. Bu GPU'lar 8 bilgisayarda (düğüm) 8'er adet olacak şekilde dağılmış ve birbirine InfiniBand NDR 400G ağıyla bağlı. Bu ağ, bağlantı başına saniyede 400 gigabite kadar veri aktararak bir modelin birden fazla bilgisayarda aynı anda eğitilmesini mümkün kılıyor.

Eğitim işleri Slurm üzerinden Apptainer konteynerleriyle çalışıyor. Slurm, çok kullanıcılı bir hesaplama kümesinde işleri sıraya koyan ve donanımı paylaştıran bir iş yöneticisidir. Apptainer ise kodunuzu ve ihtiyaç duyduğu kütüphaneleri tek bir paket hâlinde çalıştıran bir konteyner aracıdır. Platform bu kümeyi "bare-metal" olarak tanımlıyor; yani işler araya sanallaştırma katmanı girmeden doğrudan fiziksel donanım üzerinde çalışıyor. Eğitim sırasında modelin başarı ölçüleri canlı olarak izlenebiliyor.

Model paylaşımı

Eğitilen modeller ve hazırlanan veri setleri platformda açık olarak paylaşılabiliyor. Paylaşım, aşağıda anlatılan kredi sisteminde kredi kazandıran katkılardan biri.

LLM çıkarımı: hazır dil modellerini API ile kullanmak

EVREN'in ikinci büyük parçası LLM çıkarımı. LLM (büyük dil modeli), ChatGPT gibi sohbet araçlarının arkasındaki model türüdür. Çıkarım, eğitilmiş bir modelin bir soruya cevap üretmesi demektir. EVREN, açık ağırlıklı büyük dil modellerini sohbet, kodlama, akıl yürütme ve görsel anlama için kendi H200 altyapısında çalıştırıyor. Açık ağırlıklı modelin ne olduğunu açık kaynak yapay zeka modelleri yazımızda anlattık.

Platformun resmî sayfasına göre bu hizmetin özellikleri şunlar:

• OpenAI uyumlu API. API, bir programın başka bir hizmete istek göndermesini sağlayan arayüzdür. EVREN'in API'si OpenAI'nin kullandığı istek biçimiyle uyumlu. Bu, OpenAI ile çalışan bir uygulamanın çoğu durumda yalnız adres ve anahtar değiştirilerek EVREN'e bağlanabileceği anlamına geliyor; platform bunu düşük entegrasyon maliyeti olarak tanımlıyor.
• Akış (SSE). Cevap tamamlanmayı beklemeden parça parça geliyor; sohbet ekranlarında yazının akarak belirmesini sağlayan yöntem.
• Model seçimi ya da "auto". İstekte model adı yazılabiliyor ya da "auto" seçilerek isteğin uygun modele yönlendirilmesi platforma bırakılabiliyor.
• Python SDK. Python ile bağlanmak için hazır kütüphane sunuluyor.
• Yurt içinde işleme. İstekler Türkiye'deki altyapıda işleniyor.
• Sınırlı API anahtarı. Anahtarlar kapsam ve hesap düzeyinde sınırlandırılıyor; istekler kota ve kredi kontrolünden geçiyor.

Hangi modellerin sunulduğu herkese açık sayfalarda listelenmiyor; model listesi anahtarsız sorgulara kapalı. Bu yüzden model sayısını ve adlarını burada vermiyoruz.

Kredi (CR) sistemi nasıl işler?

EVREN'deki işler platformun kendi kredisi CR ile yürüyor. Bazı işlemler kredi harcıyor, bazıları kredi kazandırıyor:

Tablodaki terimler:

• Dışa aktarım: Platformdaki bir modeli ya da veriyi kendi bilgisayarınıza veya başka bir sisteme almak.
• Etiket doğrulama (review): Başkasının yaptığı etiketlerin doğruluğunu kontrol etmek.

Katkılar ayrıca katkı puanı kazandırıyor; katkı puanı yükseldikçe kullanıcı seviyesi artıyor.

Kredi nasıl düşülür: HOLD, SETTLE, RELEASE

Bir eğitim işi başlarken tahmini maliyet kadar kredi bloke ediliyor (HOLD). İş tamamlanınca harcama kesinleşiyor (SETTLE). İş başarısız olursa bloke edilen kredi iade ediliyor (RELEASE). Yani yarıda kalan bir eğitim için kredi kaybedilmiyor.

Eğitim maliyeti nasıl hesaplanır?

Maliyet, seçilen model mimarisinin saatlik kredi katsayısı ile tahmini eğitim süresinin çarpımıdır. GPU sayısı, düğüm sayısı ve veri setinin büyüklüğü süreyi etkiliyor. Platform iş başlamadan bakiyenizi kontrol ediyor; bakiye yetmiyorsa iş başlatılmıyor ve önceden uyarı veriliyor.

Bilgilendirme belgesinin ikinci sayfasında, QR kod okutularak 1000 kredi kazanılabileceği duyuruluyor; belgede kampanyanın koşulları ve süresi yazmıyor. 7 Kasım 2026 itibarıyla herkese açık sayfalarda kredinin Türk lirası karşılığı da yer almıyor.

Öğrenci EVREN'i ne için kullanabilir?

EVREN'in sunduğu araçlar, öğrencilerin en sık takıldığı iki engele doğrudan dokunuyor: güçlü bir GPU'ya erişim ve etiketli veri. Platformun resmî tanımına göre şu işler için uygun:

• Bitirme projesi ve tez. Nesne tespiti, görüntü sınıflandırma ya da metin işleme üzerine çalışıyorsanız ve kendi bilgisayarınızda yeterli GPU yoksa, modelinizi platformdaki kümede eğitebilirsiniz.
• Veri setini hazırlamak. Görüntülerinizi platformda etiketleyip ön etiketleme ile işi hızlandırabilirsiniz.
• Kredi biriktirmek. Başka veri setlerini etiketleyerek ya da etiketleri doğrulayarak kazandığınız krediyi kendi eğitim işlerinizde harcayabilirsiniz.
• Uygulama prototipi. OpenAI uyumlu API sayesinde bir sohbet botu ya da metin özetleyici gibi bir prototipi yurt içindeki modellerle geliştirebilirsiniz. Bir hackathon projesi için de bu yol işe yarar.
• Ekip çalışması. Projeler bölümü, kulüp ya da ders ekibinin aynı veri ve modeller üzerinde birlikte çalışmasına imkân veriyor.

Yapay zekayı derslerde ve ödevlerde kullanırken üniversitenizin kurallarına uymanız gerekir. Bu konuyu ödev ve sınavda yapay zeka kullanımı yazımızda ele aldık.

Kullanmadan önce dikkat edilecekler

• Yüklediğiniz veriye dikkat edin. Başka insanların yüzü, sesi ya da kişisel bilgileri bulunan veriyi yüklemeden önce bu kişilerin iznine ve kişisel verilerin korunması kurallarına uyduğunuzdan emin olun.
• Veri setinin lisansına bakın. İnternetten indirdiğiniz bir veri seti, her amaçla kullanılmaya ve paylaşılmaya izin vermeyebilir.
• API anahtarınızı koruyun. Anahtarı kimseyle paylaşmayın, koda gömmeyin ve GitHub gibi herkese açık depolara yüklemeyin. Anahtar sizin hesabınıza ve kredinize bağlı.
• Maliyeti önceden görün. Uzun bir eğitim başlatmadan önce tahmini kredi tutarını ve bakiyenizi kontrol edin.
• Kullanım koşullarını okuyun. Platform bir kamu kurumuna ait ve e-Devlet kimliğinizle giriş yapıyorsunuz; ne yüklediğiniz ve ne paylaştığınız hesabınıza bağlı kalıyor.
• Güncel bilgiyi resmî sayfadan takip edin. Kredi kuralları, kampanyalar ve sunulan modeller değişebilir.

Sıkça sorulan sorular

EVREN nedir?

Cumhurbaşkanlığı Savunma Sanayii Başkanlığı bünyesinde geliştirilen uçtan uca yerli yapay zeka platformu. Veri etiketleme, model eğitimi, büyük dil modeli çıkarımı ve model paylaşımını tek yerde topluyor.

EVREN'e nasıl giriş yapılır?

evren.ssyz.org.tr adresindeki "e-Devlet ile Giriş Yap" düğmesiyle, e-Devlet kimlik doğrulaması yapılarak giriliyor.

EVREN ücretli mi?

Platform kendi kredisi (CR) ile çalışıyor. Model eğitimi ve dil modeli kullanımı kredi harcıyor; veri etiketleme, etiket doğrulama ve paylaşım kredi kazandırıyor. Herkese açık sayfalarda kredinin Türk lirası karşılığı yer almıyor.

EVREN'de hangi GPU'lar var?

8 düğümde 8'er adet olmak üzere toplam 64 NVIDIA H200 GPU. Düğümler InfiniBand NDR 400G ağıyla bağlı.

OpenAI ile yazdığım kod EVREN'e bağlanır mı?

EVREN'in dil modeli API'si OpenAI uyumlu; bu tür uygulamalar genellikle adres ve anahtar değiştirilerek bağlanabiliyor. Python için hazır kütüphane de sunuluyor.

Eğitim yarıda kalırsa kredim gider mi?

Hayır. Eğitim başlarken kredi bloke ediliyor, iş başarısız olursa iade ediliyor.

EVREN'de veriler nerede işleniyor?

Platforma göre eğitim ve dil modeli trafiği Türkiye'deki kendi altyapısında işleniyor.

Kaynaklar