Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
OpenHands’i VPS üzerinde güvenli runtime sınırlarıyla çalıştırıp repository, terminal ve model erişimini kontrollü şekilde sunan self-hosted AI yazılım ajanı rehberi.
Komutları canlı sistemde uygulamadan önce sürüm, yedek, firewall ve geri dönüş planını kendi altyapınızda doğrulayın.
OpenHands agent görevini yönetir; runtime/sandbox kodun çalıştığı ayrı trust boundary’dir, model endpoint’i bağımsız inference servisi olabilir. Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
OpenHands agent görevini yönetir; runtime/sandbox kodun çalıştığı ayrı trust boundary’dir, model endpoint’i bağımsız inference servisi olabilir.
OpenHands VPS Kurulumu: Kendi AI Yazılım Ajanınız için tasarım kararı yalnız servislerin ayağa kalkmasına göre verilmemeli. Workspace mount edilen dosyaların agent tarafından değiştirilebileceği kabul edilmeli; production secret ve kritik host path sandbox’a bağlanmamalıdır. Mimari doğrulamada OpenHands Documentation dokümantasyonu ile gerçek ağ ve veri akışı birlikte karşılaştırılmalıdır.
Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.
Runtime başlayamıyorsa Docker socket/permission, workspace mount ve model endpoint erişimi ayrı katmanlarda teşhis edilmelidir. Bu yüzden kapasite testi, OpenHands VPS Kurulumu: Kendi AI Yazılım Ajanınız üzerinde gerçek veri ve eşzamanlı iş yüküyle yapılmalı; yalnız boşta kullanılan RAM değeri satın alma kararına dönüştürülmemelidir.
Workspace mount edilen dosyaların agent tarafından değiştirilebileceği kabul edilmeli; production secret ve kritik host path sandbox’a bağlanmamalıdır.
OpenHands VPS Kurulumu: Kendi AI Yazılım Ajanınız için erişim politikası deployment sonrasında eklenen bir ayrıntı değildir. OpenHands agent görevini yönetir; runtime/sandbox kodun çalıştığı ayrı trust boundary’dir, model endpoint’i bağımsız inference servisi olabilir. Bu akışta public olması gerekmeyen database, worker, runtime veya yönetim portları private ağda tutulmalıdır.
Ayrı test repository, sınırlı credentials, resource limits ve işlem logu production kullanımında temel kontrol setidir.
Canlıya geçiş kontrolünde şu komut/işlem hattı da doğrulama noktası olarak kullanılabilir: docker ps. Runtime başlayamıyorsa Docker socket/permission, workspace mount ve model endpoint erişimi ayrı katmanlarda teşhis edilmelidir. Bu kontrol başarısızsa release ilerletilmeden önce geri dönüş noktası test edilmelidir.
Runtime başlayamıyorsa Docker socket/permission, workspace mount ve model endpoint erişimi ayrı katmanlarda teşhis edilmelidir.
OpenHands VPS Kurulumu: Kendi AI Yazılım Ajanınız arızasında semptom ile kök nedeni ayırmak için önce son değişiklik zamanı kaydedilir. Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür. Ardından servis logu, dependency health ve ağ erişimi aynı zaman diliminde karşılaştırılır.
Ayrı test repository, sınırlı credentials, resource limits ve işlem logu production kullanımında temel kontrol setidir.
Ayrı test repository, sınırlı credentials, resource limits ve işlem logu production kullanımında temel kontrol setidir. İşletim runbook’unda config, kalıcı veri, secret envanteri ve restore sırası ayrı tutulmalı; OpenHands Documentation sürüm notları yükseltme öncesinde kontrol edilmelidir.
OpenHands’i VPS üzerinde güvenli runtime sınırlarıyla çalıştırıp repository, terminal ve model erişimini kontrollü şekilde sunan self-hosted AI yazılım ajanı rehberi.
OpenHands VPS Kurulumu: Kendi AI Yazılım Ajanınız seçimi, yalnız ürünün popülerliğine göre değil şu hedefe göre yapılmalıdır: OpenHands’i VPS üzerinde güvenli runtime sınırlarıyla çalıştırıp repository, terminal ve model erişimini kontrollü şekilde sunan self-hosted AI yazılım ajanı rehberi. Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür. Bu iki koşul karşılanmıyorsa daha küçük bir PoC ile başlanması daha güvenlidir.
OpenHands agent görevini yönetir; runtime/sandbox kodun çalıştığı ayrı trust boundary’dir, model endpoint’i bağımsız inference servisi olabilir. Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.
| Belirti / problem | Muhtemel katman | İlk doğrulama |
|---|---|---|
| Sandbox başlıyor fakat workspace yazılamıyor | Runtime başlayamıyorsa Docker socket/permission, workspace mount ve model endpoint erişimi ayrı katmanlarda teşhis edilmelidir. | İlgili servis logu, dependency health ve son değişiklik zamanı tek zaman çizgisinde karşılaştırılır. |
| Agent local model endpoint’ine ulaşamıyor | Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür. | Peak kaynak kullanımı, concurrency ve disk/network baskısı aynı test penceresinde ölçülür. |
| Tool çağrıları bozuk JSON/timeout üretiyor | Workspace mount edilen dosyaların agent tarafından değiştirilebileceği kabul edilmeli; production secret ve kritik host path sandbox’a bağlanmamalıdır. | Public/private portlar, kimlik doğrulama, TLS ve secret kapsamı dıştan içe doğrulanır. |
| GPU var fakat görev başarı oranı düşük | Ayrı test repository, sınırlı credentials, resource limits ve işlem logu production kullanımında temel kontrol setidir. | Sürüm, config diff, kalıcı veri ve geri dönüş noktası birlikte kontrol edilir. |
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
OpenHands’i VPS üzerinde güvenli runtime sınırlarıyla çalıştırıp repository, terminal ve model erişimini kontrollü şekilde sunan self-hosted AI yazılım ajanı rehberi.
OpenHands agent görevini yönetir; runtime/sandbox kodun çalıştığı ayrı trust boundary’dir, model endpoint’i bağımsız inference servisi olabilir.
Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.
Workspace mount edilen dosyaların agent tarafından değiştirilebileceği kabul edilmeli; production secret ve kritik host path sandbox’a bağlanmamalıdır.
Ayrı test repository, sınırlı credentials, resource limits ve işlem logu production kullanımında temel kontrol setidir.
Runtime başlayamıyorsa Docker socket/permission, workspace mount ve model endpoint erişimi ayrı katmanlarda teşhis edilmelidir.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Türkiye (Türkçe)
Almanya (German)
Worldwide (English)
docker psdocker infodocker logs --tail=150 openhandsdf -hKurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz.
OpenHands agent görevini yönetir; runtime/sandbox kodun çalıştığı ayrı trust boundary’dir, model endpoint’i bağımsız inference servisi olabilir. Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.
OpenHands agent görevini yönetir; runtime/sandbox kodun çalıştığı ayrı trust boundary’dir, model endpoint’i bağımsız inference servisi olabilir.
Workspace mount edilen dosyaların agent tarafından değiştirilebileceği kabul edilmeli; production secret ve kritik host path sandbox’a bağlanmamalıdır.
Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.
Ayrı test repository, sınırlı credentials, resource limits ve işlem logu production kullanımında temel kontrol setidir.
Runtime başlayamıyorsa Docker socket/permission, workspace mount ve model endpoint erişimi ayrı katmanlarda teşhis edilmelidir.
OpenHands’i VPS üzerinde güvenli runtime sınırlarıyla çalıştırıp repository, terminal ve model erişimini kontrollü şekilde sunan self-hosted AI yazılım ajanı rehberi. OpenHands Local LLMs
Kurulum komutundan öte mimari, kapasite, güvenlik, hata teşhisi ve production işletimini tek akışta ele alıyoruz. Uzaktaki model API kullanılıyorsa CPU VPS yeterli olabilir; yerel LLM aynı sunucuda ise GPU/VRAM ihtiyacı model sınıfına göre büyür.