qwen3.5-4b-turkish-sft

Model Detayları

Eğitim Detayları

Kullanım

Not: Bu model Qwen3.5 tabanlıdır. Akıl yürütme (Thinking) modu varsayılan olarak açıktır. Doğrudan standart bir yanıt almak için enable_thinking=False parametresini kullanın.

python
Copy code
from transformers import Qwen3_5ForConditionalGeneration, AutoProcessor

model_id = "yusufbaykaloglu/qwen3.5-4b-turkish-sft"
model = Qwen3_5ForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)

messages = [
    {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Python'da bir listeyi nasıl sıralarım?"}]}
]

text = processor.apply_chat_template(
    messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True, enable_thinking=False
)
inputs = processor(text=[text], return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0.6, top_p=0.95, top_k=20)
response = processor.batch_decode(outputs[:, inputs.input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

GGUF Versiyonları

Düşük donanımlar için kuantize edilmiş versiyonlara buradan ulaşabilirsiniz: yusufbaykaloglu/qwen3.5-4b-turkish-sft-gguf

Atıf (Citation)

bibtex
Copy code
@misc{yusufbaykaloglu2026qwen3.5turkish,
    title={Qwen3.5-4B Turkish SFT},
    author={Yusuf Baykaloglu},
    year={2026},
    url={https://huggingface.co/yusufbaykaloglu/qwen3.5-4b-turkish-sft}
}

---

Bu dosya veripazari.com.tr topluluğu tarafından Hugging Face altyapısında barındırılmaktadır. Orijinal emeğe saygı kuralımız gereği lisans ve model isimleri korunmuştur.