SixFinger-2B

Bu model, Kumru-2B temel alınarak RTX 3060 Laptop GPU üzerinde fine-tune edilmiştir.

📋 Model Detayları

• Base Model: Kumru-2B
• Model Tipi: Causal Language Model
• Parametre Sayısı: ~2B
• Fine-tuning Donanımı: NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU
• Geliştirici: SixFingerDev

🎯 Kullanım Alanları

Bu model aşağıdaki görevler için optimize edilmiştir:

• Matematik
• Metin Tamamlama

💻 Kullanım

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "sixfingerdev/sixfinger-2b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Metin üretimi
prompt = "Merhaba, bugün"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

🔧 Fine-tuning Detayları

• Epoch Sayısı: 3
• Batch Size: 8
• QLoRA

⚠️ Limitasyonlar

• Laptop GPU ile eğitildiği için belirli kısıtlamalar bulunabilir

📜 Lisans

[Lisans bilgisi - Apache 2.0]

🙏 Teşekkürler

• VNGRS ekibine temel model için teşekkürler

---

Not: Bu model eğitim/araştırma amaçlıdır. Üretim ortamında kullanmadan önce kapsamlı test yapmanız önerilir.

---