Instructions to use Egertekin/ege-identity-lora-adapter with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use Egertekin/ege-identity-lora-adapter with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Egertekin/ege-identity-lora-adapter") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Unsloth Studio
How to use Egertekin/ege-identity-lora-adapter with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Egertekin/ege-identity-lora-adapter to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for Egertekin/ege-identity-lora-adapter to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Egertekin/ege-identity-lora-adapter to start chatting
Load model with FastModel
pip install unsloth from unsloth import FastModel model, tokenizer = FastModel.from_pretrained( model_name="Egertekin/ege-identity-lora-adapter", max_seq_length=2048, )
Ege Ertekin - Identity LoRA Adapter
Model Özeti
Bu model, Llama-3 (8B Instruct) taban modeli üzerine inşa edilmiş özel bir "Identity Fine-Tuning" LoRA adaptörüdür.
Model, genel bir yapay zeka asistanı olmak yerine doğrudan Ege Ertekin'in kişisel asistanı olarak davranmak, onun akademik projelerini, aktif görevlerini ve ilgi alanlarını bilmek üzere özel bir veri setiyle eğitilmiştir.
Eğitim Detayları
- Taban Model:
unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit - Eğitim Formatı: Messages (Chat/Sohbet Şablonu)
- Eğitim Yöntemi: LoRA (Low-Rank Adaptation)
- Kütüphaneler: Unsloth, TRL, PEFT
Geliştirme Amacı ve Kullanım
Standart LLM'ler ("Ben OpenAI/Meta tarafından eğitildim" diyen modeller) yerine, geliştiricinin kimliğini, yeteneklerini ve vizyonunu temsil eden dijital bir kopya yaratmak hedeflenmiştir.
Bu adaptör sisteme entegre edildiğinde, yapay zeka tamamen Ege Ertekin tarafından eğitildiğinin bilincinde olarak, onun kodlama, veri yapıları ve kariyer hedefleri doğrultusunda algoritmik destek sunma rolünü üstlenmektedir.
- Downloads last month
- 31
Model tree for Egertekin/ege-identity-lora-adapter
Base model
unsloth/llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit