AlBarann

lojistik-qwen25-7b-lora-adapter

Deploy Dedicated

Dedicated Endpoints

Run this model inference on single tenant GPU with unmatched speed and reliability at scale.

Learn more

Container

Run this model inference with full control and performance in your environment.

Learn more

Get help setting up a custom Dedicated Endpoints.

Talk with our engineer to get a quote for reserved GPU instances with discounts.

Base Model

unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit

Bu repo tam model değil, yalnızca adapter dosyalarını içerir. Kullanım sırasında base model yüklenir ve bu adapter üzerine takılır.

Görev

Ham lojistik mesajından aşağıdaki JSON şemasını üretir:

json
{
  "siparis_sayisi": 1,
  "siparisler": [
    {
      "nereden": "Mersin",
      "nereye": "Batman",
      "yuk_tipi": "YÜKÜSTÜ",
      "arac_tipi": "1360",
      "kasa_tipi": "AÇIK"
    }
  ]
}

Eğitim Bilgisi

Yöntem: QLoRA / LoRA
LoRA rank: 32
LoRA alpha: 64
Epoch: 3
Learning rate: 1e-4
Max sequence length: 2048

Test Sonucu

Test seti: 150 mesaj, 918 gold sipariş objesi.

Metrik	Skor
JSON parse success	99.33%
Schema valid rate	99.33%
Sipariş sayısı consistency	86.67%
Order precision	97.88%
Order recall	95.64%
Order F1	96.75%
Strict field micro F1	90.36%
Relaxed field micro F1	91.48%
Strict exact order match	73.20%
Relaxed exact order match	77.02%

Kullanım Notu

Çıktılar uygulama tarafında validator ile kontrol edilmelidir. Özellikle JSON parse, siparis_sayisi = len(siparisler) ve izinli değer seti kontrolleri önerilir.

Model provider

AlBarann

Model tree

Base

unsloth/Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit

Adapter

this model

Modalities

Input

Text

Output

Text