Google'ın JAX Kütüphanesi: TensorFlow ve PyTorch'a Modern Bir Alternatif mi? (Detaylı Karşılaştırma ve Kod Örnekleri)

Makine öğrenmesi ve yapay zeka evreni, sürekli bir devinim ve rekabetin olduğu heyecan verici bir arena. Bu arenanın son yıllardaki iki tartışmasız devi TensorFlow ve PyTorch oldu. Biri Google'ın endüstriyel gücünü ve üretim odaklı ekosistemini, diğeri ise Meta'nın (eski adıyla Facebook) araştırma odaklı esnekliğini ve "Pythonic" ruhunu arkasına alarak milyonlarca geliştiricinin varsayılan tercihi haline geldi. Ancak, aynı Google kampüsünden çıkan, sessiz ama derinden gelen bir fısıltı, son birkaç yıldır bir uğultuya dönüştü: JAX. Alışılmışın dışında bir felsefeyle tasarlanan JAX, mevcut krallıkları yıkmayı değil, onlara yüksek performanslı hesaplama ve fonksiyonel programlamanın zarafetiyle meydan okumayı hedefliyor. Peki, Google'ın JAX kütüphanesi gerçekten de TensorFlow ve PyTorch'a modern bir alternatif olabilir mi? Yoksa sadece belirli niş alanlar için tasarlanmış güçlü bir araç mı?

Bu makale, bir e-ticaret şirketinin teknoloji liderinin veya bir yapay zeka geliştiricisinin zihnindeki bu sorulara yanıt vermek için tasarlandı. Sadece yüzeysel bir "artıları ve eksileri" listesi sunmak yerine, bu üç framework'ün temel felsefelerine, mimari farklılıklarına, performans yeteneklerine ve pratik kullanım senaryolarına derinlemesine dalacağız. Kod örnekleriyle teoriyi pratiğe dökecek, hangi durumda hangi aracın sizin için "doğru" araç olduğunu anlamanıza yardımcı olacak ve bu kritik teknoloji seçiminin işletmenizin inovasyon hızını ve operasyonel verimliliğini nasıl etkileyebileceğini ortaya koyacağız. Kemerlerinizi bağlayın, çünkü derin öğrenme dünyasının en heyecan verici rekabetlerinden birinin kalbine yolculuk başlıyor.

Sahnenin Hakimleri: TensorFlow ve PyTorch İmparatorlukları

JAX'ın getirdiği yenilikleri tam olarak anlayabilmek için önce mevcut düzeni, yani TensorFlow ve PyTorch'un neden bu kadar baskın olduğunu anlamamız gerekiyor. Her ikisi de farklı ihtiyaçlardan doğdu ve farklı felsefelerle büyüdü.

TensorFlow: Üretim Odaklı Endüstriyel Güç

Google Brain ekibi tarafından geliştirilen TensorFlow, ilk çıktığında "Define-and-Run" (Tanımla ve Çalıştır) paradigmasını benimsiyordu. Bu yaklaşımda, önce tüm hesaplama grafiğini (modelin mimarisini) statik olarak tanımlar, ardından bu grafiği bir "session" içinde verilerle besleyerek çalıştırırdınız.

Felsefesi: Bu yaklaşımın temel amacı optimizasyon ve dağıtılabilirlik idi. Statik bir grafiğe sahip olmak, framework'ün tüm hesaplamayı önceden görmesini ve onu farklı donanımlar (CPU, GPU, TPU) ve platformlar (sunucu, mobil, web) için en verimli şekilde derlemesini sağlıyordu.

Güçlü Yönleri:

• Devasa Ekosistem: TensorFlow Extended (TFX) ile veri alımından model doğrulamaya, eğitime ve dağıtıma kadar uçtan uca üretim hatları kurmak için eksiksiz bir araç seti sunar.
• Dağıtım Kolaylığı: TensorFlow Serving ile eğitilmiş modelleri yüksek performanslı sunucularda canlıya almak, TensorFlow Lite ile Android/iOS gibi mobil cihazlarda veya gömülü sistemlerde çalıştırmak rakipsiz bir kolaylık sunar.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümeleri ve dağıtık eğitim (distributed training) senaryoları için tasarlanmış güçlü altyapılara sahiptir.

TensorFlow 1'in bu katı yapısı, öğrenme eğrisini dikleştiriyor ve hata ayıklamayı zorlaştırıyordu. PyTorch'un yükselişine yanıt olarak geliştirilen TensorFlow 2, "Eager Execution" (Anında Yürütme) modunu varsayılan hale getirerek çok daha "Pythonic" ve esnek bir yapıya kavuştu. Keras'ın da ana yüksek seviyeli API olarak entegre edilmesiyle, TensorFlow hem yeni başlayanlar için çok daha erişilebilir hale geldi hem de endüstriyel gücünü korudu.

PyTorch: Araştırma Odaklı Esnek Sanatçı

Facebook AI Research (FAIR) ekibi tarafından geliştirilen PyTorch, "Define-by-Run" (Çalıştırarak Tanımla) felsefesiyle ortaya çıktı. Burada, hesaplama grafiği siz kodu çalıştırdıkça dinamik olarak oluşturulur.

Felsefesi: Esneklik, sezgisellik ve araştırma hızına öncelik verir. Kodunuz bir Python betiği gibi satır satır çalışır, bu da hata ayıklamayı ve karmaşık, dinamik mimariler (örneğin, her iterasyonda yapısı değişebilen RNN'ler) oluşturmayı son derece kolaylaştırır.

Güçlü Yönleri:

• Pythonic API: API'ı, NumPy'a çok benzer ve Python'un nesne yönelimli yapısıyla kusursuz bir uyum içindedir. Bu, geliştiricilerin hızla adapte olmasını sağlar.
• Kolay Hata Ayıklama: Kodun herhangi bir yerine standart Python hata ayıklama araçlarını (pdb, print() vb.) koyarak tensörlerin değerlerini ve durumlarını inceleyebilirsiniz.
• Güçlü Araştırma Topluluğu: Akademik dünyada ve araştırma laboratuvarlarında hızla standart haline geldi. En yeni makalelerin kod implementasyonları genellikle ilk olarak PyTorch'ta yayınlanır. Hugging Face gibi platformların PyTorch ile olan derin entegrasyonu, özellikle Doğal Dil İşleme (NLP) alanında onu bir numaralı tercih haline getirmiştir.

PyTorch, başlangıçta üretim ve dağıtım araçları konusunda TensorFlow'un gerisindeydi ancak TorchServe ve PyTorch Live gibi araçlarla bu açığı hızla kapatmaktadır.

Meydan Okuyan: JAX Nedir ve Neden Bu Kadar Farklıdır?

TensorFlow ve PyTorch, nesne yönelimli ve zorunlu (imperative) programlama paradigmaları üzerine kuruluyken, JAX tamamen farklı bir yoldan ilerliyor: Yüksek performanslı sayısal hesaplama için fonksiyonel programlama.

JAX, kendi başına TensorFlow veya PyTorch gibi tam teşekküllü bir derin öğrenme kütüphanesi değildir. JAX'ın kalbi, NumPy'a çok benzeyen bir API ve bu API üzerinde çalışan bir dizi dönüştürücüden (transformation) oluşur. JAX'ı sihirli kılan şey, sıradan Python fonksiyonlarını alıp onları inanılmaz derecede güçlü hale getiren bu dönüştürücülerdir.

JAX'ın Felsefesi: NumPy + Fonksiyonel Programlama + Hızlandırıcılar

JAX'ın temel vaadi şudur: "NumPy'da yazdığınız gibi kod yazın, biz onu GPU'larda ve TPU'larda ışık hızında çalıştıralım." Bunu, saf fonksiyonlar (pure functions) kavramı üzerine inşa eder. Saf bir fonksiyon, aynı girdi verildiğinde her zaman aynı çıktıyı üreten ve yan etkileri (global değişkenleri değiştirmek, bir dosyaya yazmak vb.) olmayan bir fonksiyondur. Bu kısıtlama gibi görünse de aslında derleyicilere (compiler) muazzam bir optimizasyon gücü verir.

JAX'ın Dört Büyülü Dönüştürücüsü

JAX'ın gücü, bu dört temel fonksiyondan gelir:

• jit() (Just-In-Time Compilation - Anında Derleme): Bu, JAX'ın performansının temel taşıdır. jit, bir Python fonksiyonunu alır ve Google'ın XLA (Accelerated Linear Algebra) derleyicisini kullanarak onu inanılmaz derecede optimize edilmiş, doğrudan GPU veya TPU üzerinde çalışan makine koduna dönüştürür. Python'un yorumlama maliyetini ortadan kaldırır ve operasyonları birleştirerek (operator fusion) donanımı sonuna kadar kullanır.

import jax
import jax.numpy as jnp
import numpy as np

# Basit bir NumPy fonksiyonu
def selu(x, alpha=1.67, lmbda=1.05):
    return lmbda * jnp.where(x > 0, x, alpha * jnp.exp(x) - alpha)

# JAX'ın jit'i ile fonksiyonu derleyelim
jit_selu = jax.jit(selu)

# Büyük bir rastgele vektör oluşturalım
random_x = np.random.rand(10000000)

# Normal fonksiyonun çalışma süresi
%timeit selu(random_x).block_until_ready()

# JIT ile derlenmiş fonksiyonun çalışma süresi
%timeit jit_selu(random_x).block_until_ready()

Bu kod çalıştırıldığında, jit_selu fonksiyonunun normal selu'dan katbekat daha hızlı çalıştığı görülür. .block_until_ready() JAX'ın asenkron yapısı nedeniyle doğru zaman ölçümü için gereklidir.

• grad() (Automatic Differentiation - Otomatik Türev Alma): Makine öğrenmesinin kalbi olan gradyan inişi (gradient descent) için gradyanları (türevleri) hesaplamak gerekir. grad, herhangi bir saf Python fonksiyonunun gradyanını hesaplayan başka bir fonksiyon döndürür. TensorFlow'un GradientTape'i veya PyTorch'un .backward() metodunun aksine, JAX'ın yaklaşımı tamamen fonksiyoneldir.

# Basit bir kare alma fonksiyonu
def sum_of_squares(x):
    return jnp.sum(x**2)

# Bu fonksiyonun gradyanını hesaplayan yeni bir fonksiyon oluşturalım
grad_function = jax.grad(sum_of_squares)

x_input = jnp.asarray([1.0, 2.0, 3.0])

# x = [1, 2, 3] için gradyanı hesapla
# Matematiksel olarak gradyan 2*x olmalıdır, yani [2.0, 4.0, 6.0]
print(grad_function(x_input))
# Çıktı: [2. 4. 6.]

• vmap() (Automatic Vectorization - Otomatik Vektörleştirme): Bu, JAX'ın en zarif ve güçlü özelliklerinden biridir. vmap, sadece tek bir veri örneği için yazılmış bir fonksiyonu, hiçbir döngü yazmanıza gerek kalmadan, bir veri yığını (batch) üzerinde çalışacak şekilde otomatik olarak vektörleştirir. Bu, kodu inanılmaz derecede temiz tutar ve performansı artırır.

Sektörel Senaryo: Manuel Vektörleştirme Çilesi

Bir e-ticaret şirketinin veri bilimcisi olan Can, bir grup ürün görselini aynı anda işlemek istiyor. Normalde, her bir görseli işleyen bir fonksiyon yazar ve ardından bu fonksiyonu bir for döngüsü içinde her bir görsel için çağırır. Bu hem yavaştır hem de kodun okunabilirliğini azaltır.

JAX ile Can'ın hayatı değişir:

# Sadece TEK bir matrisi (görseli) işleyen bir fonksiyon
def process_image(image):
    # (Örnek bir işlem)
    return jnp.dot(image, image.T)

# 5 görsellik bir yığın oluşturalım (5, 100, 100)
image_batch = jnp.ones((5, 100, 100))

# vmap ile fonksiyonu vektörleştirelim
# in_axes=0, fonksiyonun ilk eksen (batch ekseni) üzerinde haritalanacağını belirtir
batched_process_image = jax.vmap(process_image, in_axes=0)

# Tek bir çağrı ile tüm yığını işle!
result = batched_process_image(image_batch)
print(result.shape)
# Çıktı: (5, 100, 100)

vmap, for döngülerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak kodu basitleştirir ve arka planda donanımın paralel işleme yeteneklerini sonuna kadar kullanır.

• pmap() (Parallelization - Paralelleştirme): pmap, vmap'in bir üst seviyesidir. Bir fonksiyonu birden fazla hızlandırıcıya (örneğin 8 farklı GPU'ya veya TPU çekirdeğine) paralel olarak dağıtmanızı sağlar. Bu, özellikle devasa Transformer modelleri gibi büyük modellerin eğitiminde veri paralelliği (data parallelism) uygulamak için kullanılır. pmap, SPMD (Single Program, Multiple Data - Tek Program, Çoklu Veri) modelini zahmetsizce uygulamanızı sağlar.

Kafa Kafaya Karşılaştırma: JAX vs. TensorFlow vs. PyTorch

Şimdi bu üç devi, bir geliştiricinin en çok önemseyeceği kriterlere göre karşılaştıralım.

1. API ve Programlama Modeli

TensorFlow: Keras sayesinde son derece yüksek seviyeli ve modüler bir API sunar. model.add(), model.compile(), model.fit() gibi komutlarla birkaç satırda bir model oluşturup eğitmek mümkündür. TensorFlow 2, PyTorch benzeri bir deneyim sunsa da, köklerindeki statik graf felsefesi hala hissedilir. En Kapsamlı ve Katmanlı API.

PyTorch: Nesne yönelimli programlamayı benimser. nn.Module sınıfından kendi model katmanlarınızı ve modellerinizi türetirsiniz. Bu yapı, state'i (modelin ağırlıkları gibi) nesnelerin içinde saklar. En "Pythonic" ve Sezgisel API.

JAX: Tamamen fonksiyonel ve durumsuzdur (stateless). Bir model, basitçe bir fonksiyondur. Modelin ağırlıkları (parametreleri) bu fonksiyona her çağrıda bir argüman olarak açıkça verilir. Bu, başlangıçta garip gelebilir ama tekrarlanabilirliği ve paralelleştirmeyi büyük ölçüde kolaylaştırır. En Saf ve Matematiksel API.

Kod Örneği: Basit Bir Lineer Regresyon Modeli

# --- PyTorch (Stateful, Nesne Yönelimli) ---
import torch
import torch.nn as nn

class PyTorchLR(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features):
        super().__init__()
        self.linear = nn.Linear(in_features, out_features) # Ağırlıklar burada saklanır

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# --- JAX (Stateless, Fonksiyonel) ---
# JAX üzerinde çalışan Flax kütüphanesi ile
from flax import linen as fnn
import jax.random as random

class JaxLR(fnn.Module):
    features: int

    @fnn.compact
    def __call__(self, x):
        return fnn.Dense(features=self.features)(x)

key = random.PRNGKey(0)
model = JaxLR(features=1)
params = model.init(key, jnp.ones((1, 10)))['params'] # Ağırlıklar dışarıda oluşturulur ve saklanır

# Modeli çalıştırmak için: model.apply({'params': params}, x_input)

2. Performans ve Hızlandırma

Bu, JAX'ın en çok parladığı alandır.

• JAX: jit ile XLA derleyicisini temelden ve agresif bir şekilde kullanır. vmap ve pmap gibi fonksiyonel dönüşümler, başka hiçbir kütüphanenin sunmadığı kadar zarif ve güçlü optimizasyonlar sağlar. Özellikle TPU'larda ve karmaşık bilimsel hesaplamalarda genellikle en iyi performansı JAX sunar.
• TensorFlow: O da XLA'yı kullanır. tf.function dekoratörü, JAX'ın jit'ine benzer bir işlev görür. Ancak TensorFlow'un geniş API yüzeyi nedeniyle, XLA'nın her zaman en optimal şekilde çalıştığı garanti değildir.
• PyTorch: Geleneksel olarak en esnek ama en yavaş olanıydı. Ancak son zamanlarda torch.compile özelliği ile büyük bir atılım yaptı. Bu özellik, farklı derleyici arka uçları (backend) kullanarak PyTorch kodunu ciddi şekilde hızlandırabiliyor. Yine de JAX'ın vmap/pmap gibi doğuştan gelen fonksiyonel avantajlarına sahip değil.

3. Ekosistem ve Yüksek Seviyeli Kütüphaneler

Bu, TensorFlow ve PyTorch'un JAX'a karşı en büyük üstünlüğüdür.

• TensorFlow: Devasa. Veri işleme (TF Data), pekiştirmeli öğrenme (TF-Agents), model analizi (Model Remediation), görselleştirme (TensorBoard), dağıtım (TFX, Serving, Lite) için olgunlaşmış ve entegre çözümlere sahiptir.
• PyTorch: Hızla büyüyen ve son derece canlı bir ekosisteme sahiptir. PyTorch Lightning ve fast.ai gibi kütüphaneler model eğitimini basitleştirirken, Hugging Face'in Transformers kütüphanesi NLP dünyasını domine etmektedir.
• JAX: Ekosistemi daha genç ve daha az gelişmiştir. JAX'ın kendisi düşük seviyeli bir araçtır. Üzerine sinir ağı modelleri inşa etmek için Flax (Google'dan, Keras benzeri) veya Haiku (DeepMind'dan, PyTorch benzeri) gibi kütüphaneleri kullanmanız gerekir. Optimizatörler için Optax kullanılır. Bu parçaları bir araya getirmek, diğerlerine göre daha fazla efor gerektirebilir.

4. Hata Ayıklama (Debugging)

• PyTorch: Dinamik yapısı sayesinde bu alanda kraldır. Kodunuzu satır satır çalıştırabilir ve standart Python debugger'ları ile her şeyi anında inceleyebilirsiniz.
• TensorFlow: TF2'nin Eager modu sayesinde artık PyTorch'a çok benzer bir hata ayıklama deneyimi sunmaktadır. tf.function içine girildiğinde işler biraz karmaşıklaşsa da genel olarak oldukça iyidir.
• JAX: En zorlayıcı olanıdır. Kod jit ile derlendiğinde, bir kara kutuya dönüşür. Hata ayıklama genellikle jit dekoratörünü geçici olarak kaldırıp fonksiyonun Python modunda çalışmasını sağlayarak yapılır. JAX'ın asenkron yapısı da kafa karıştırıcı olabilir.

5. Dağıtık Eğitim (Distributed Training)

• TensorFlow: tf.distribute.Strategy API'ı, veri paralelliğinden model paralelliğine kadar farklı dağıtık eğitim stratejilerini uygulamak için çok güçlü ve esnek bir yol sunar.
• PyTorch: DistributedDataParallel (DDP), endüstri standardı haline gelmiş, son derece verimli ve kullanımı nispeten kolay bir veri paralelliği modülüdür.
• JAX: Temel yapı taşı pmap'tir. Son derece güçlü ve esnek olmasına rağmen, TF veya PyTorch'taki yüksek seviyeli soyutlamalara göre daha fazla manuel kurulum ve yönetim gerektirebilir. Büyük modeller için (örneğin yüzlerce GPU üzerinde) JAX'ın sunduğu kontrol seviyesi bir avantaj olabilir.

Karmaşık, özel ve yüksek performans gerektiren yapay zeka modelleri tasarlamak, doğru araçları seçmenin ötesinde derin bir mühendislik uzmanlığı gerektirir. Modelin farklı donanımlarda en verimli şekilde çalışmasını sağlamak, dağıtık eğitim altyapısını kurmak ve üretim ortamına sorunsuzca entegre etmek gibi zorluklar, projenin başarısını doğrudan etkiler. Bu tür özel yazılım ihtiyaçları için Solviera Teknoloji'nin terzi işi çözümleri, işletmelere esneklik kazandırır. Uzman ekipleri, projenizin gereksinimlerine en uygun framework'ü seçmekten, en karmaşık modelleri bile optimize ederek hayata geçirmeye kadar tüm süreçte stratejik bir ortak olarak yanınızda yer alır.

Karar Anı: Ne Zaman Hangi Aracı Seçmelisiniz?

Teoriyi bir kenara bırakıp, pratik bir karar matrisi oluşturalım:

TensorFlow'u Seçin, Eğer...

• Uçtan Uca Üretim Hattı Kuruyorsanız: Projeniz sadece model eğitmekten ibaret değilse; veri doğrulama, model versiyonlama, A/B testi ve canlıya alma gibi adımları içeren olgun bir MLOps hattı kurmak istiyorsanız, TFX rakipsizdir.
• Mobil veya Gömülü Dağıtım Öncelikse: Modelinizi bir Android telefonda, bir Raspberry Pi'de veya bir mikrodenetleyicide çalıştıracaksanız, TensorFlow Lite size en pürüzsüz yolu sunar.
• Endüstri Standardı ve Kurumsal Destek Arıyorsanız: Geniş bir yetenek havuzuna, kapsamlı dokümantasyona ve Google'ın uzun vadeli desteğine dayanan stabil bir platform istiyorsanız, TensorFlow güvenli bir limandır.

PyTorch'u Seçin, Eğer...

• Araştırma ve Hızlı Prototipleme Yapıyorsanız: Önceliğiniz yeni fikirleri hızla denemek, karmaşık ve dinamik modeller oluşturmak ve en son akademik makaleleri uygulamaksa, PyTorch'un esnekliği ve sezgiselliği sizi çok daha hızlı kılacaktır.
• Ekibiniz "Pythonic" Bir Deneyim İstiyorsa: Geliştiricilerinizin Python'un nesne yönelimli yapısına alışkın olduğu ve framework'ün onlara engel değil, bir yardımcı olmasını istediğiniz durumlarda PyTorch idealdir.
• NLP Üzerine Yoğunlaşıyorsanız: Özellikle Hugging Face ekosisteminden yoğun olarak faydalanacaksanız, PyTorch şu anki fiili standarttır ve en geniş model ve araç desteğini sunar.

JAX'ı Seçin, Eğer...

• Mutlak Performans Kritikse: Özellikle TPU gibi modern hızlandırıcılarda, modelinizin veya sayısal simülasyonunuzun performansını son damlasına kadar sıkmak zorundaysanız, JAX'ın XLA entegrasyonu ve fonksiyonel yapısı size avantaj sağlar.
• Fonksiyonel Programlama Paradigması Size Uygunsa: Kodunuzun daha matematiksel, durumsuz (stateless) ve yeniden üretilebilir olmasını önemsiyorsanız, JAX'ın getirdiği disiplin ve zarafet size hitap edecektir.
• Devasa Modelleri Paralelleştirecekseniz: Yüzlerce milyar parametreli devasa Transformer modelleri gibi, birden fazla hızlandırıcı üzerinde yüksek derecede kontrol ile paralel eğitim yapmak istiyorsanız, JAX'ın pmap'i size bu gücü ve esnekliği sunar.

Sonuç

"Google'ın JAX Kütüphanesi, TensorFlow ve PyTorch'a modern bir alternatif mi?" sorusunun cevabı basit bir evet veya hayır değildir. JAX, bir "PyTorch katili" veya "TensorFlow 2.0" olmak için tasarlanmadı. O, makine öğrenmesi problemlerine tamamen farklı bir açıdan yaklaşan, kendine özgü bir felsefeye sahip, son derece güçlü bir araçtır. JAX'ı bir alternatiften çok, bir uzmanlık aracı olarak görmek daha doğrudur.

TensorFlow ve PyTorch, her türlü ihtiyaca cevap verebilen, devasa ekosistemlere sahip isviçre çakıları gibidir. JAX ise, belirli bir işi (yüksek performanslı sayısal hesaplama) herkesten daha iyi yapan, keskin bir neşterdir. JAX'ın jit, grad, vmap gibi temel fikirleri o kadar güçlü ki, hem TensorFlow (tf.function) hem de PyTorch (torch.compile) bu fikirlerden ilham alarak kendi derleyici yeteneklerini geliştirdiler. Dolayısıyla JAX, sadece bir rakip değil, aynı zamanda tüm ekosistemi ileriye taşıyan bir ilham kaynağıdır.

Sizin için doğru seçim; projenizin hedeflerine, ekibinizin yeteneklerine ve uzun vadeli vizyonunuza bağlıdır. Belki de en doğru strateji, tek bir araca saplanıp kalmak değil, her birinin güçlü yönlerini bilerek doğru görev için doğru aracı kullanmaktır. Dijital dönüşüm yolculuğunuzda bu güçlü araçlardan hangisini seçeceğiniz, inovasyonunuzun hızını ve başarınızın ölçeğini belirleyecektir.

İşletmenizi Bir Sonraki Seviyeye Taşımaya Hazır Mısınız?

Solviera'nın bütünsel teknoloji çözümleri hakkında daha fazla bilgi almak ve işletmenize özel bir analiz için proje danışmanlarımızla bugün iletişime geçin!

Hemen İletişime Geçin