Huseyin/teknofest-2025-turkish-edu-v2

🚀 TEKNOFEST 2025 - Türkçe Eğitim Modeli V2

Bu model TEKNOFEST 2025 Eylem Temelli Türkçe Büyük Dil Modeli Yarışması için geliştirilmiştir.

✨ Yenilikler (V2)

• —✅ Model weights düzeltildi
• —✅ Tokenizer uyumluluğu sağlandı
• —✅ Çıktı kalitesi iyileştirildi
• —✅ 16.4 GB optimized model

📋 Model Bilgileri

• —Base Model: Qwen/Qwen3-8B
• —Fine-tuning: LoRA Adapter
• —Model Boyutu: 16.4 GB
• —Oluşturma Tarihi: 2025-08-19 20:09
• —Dil: Türkçe
• —Alan: Eğitim Teknolojileri
• —Yarışma: TEKNOFEST 2025

🎯 Kullanım Alanları

• —📚 Türkçe eğitim materyali oluşturma
• —👨‍🎓 Öğrenci seviyesine uygun içerik üretimi
• —❓ Soru-cevap sistemleri
• —📝 Eğitsel içerik özetleme
• —📅 Ders planı hazırlama
• —🎮 Eğitici oyun senaryoları

💻 Hızlı Başlangıç

Kurulum

pip install transformers torch accelerate

Kullanım

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Model ve tokenizer yükle
model_name = "Huseyin/teknofest-2025-turkish-edu-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

# Örnek kullanım
prompt = "Türkçe eğitimi için yaratıcı bir etkinlik önerisi:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=150,
    temperature=0.7,
    do_sample=True,
    top_p=0.95
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Google Colab'da Kullanım

# Google Colab için optimized kullanım
!pip install -q transformers accelerate bitsandbytes

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 8-bit yükleme (düşük bellek kullanımı)
model_name = "Huseyin/teknofest-2025-turkish-edu-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    load_in_8bit=True,
    device_map='auto'
)

# Test
prompt = "İlkokul öğrencileri için matematik etkinliği:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📊 Örnek Çıktılar

Prompt: "Türkçe eğitimi için bir öneri:"

Cevap: "Ders notlarına dikkat etmeyen ve okumayan öğrencilerin, dersi yoksayarak not almakta, ya da dersle ilgili sorular sormamaktadırlar..."

🏆 TEKNOFEST 2025

Bu model, TEKNOFEST 2025 Eylem Temelli Türkçe Büyük Dil Modeli Yarışması için özel olarak geliştirilmiştir.

📈 Performans

• —Model başarıyla Türkçe eğitim içeriği üretmektedir
• —Fine-tuning sonrası eğitim alanına özelleşmiştir
• —Düzgün ve anlamlı Türkçe çıktılar vermektedir

📄 Lisans

Apache 2.0

🙏 Teşekkür

Bu modelin geliştirilmesinde emeği geçen herkese teşekkür ederiz.

TEKNOFEST 2025 - Türkiye'nin Teknoloji Festivali 🇹🇷