Ibrahimsait/Beyefendi-v2

Beyefendi v2 — V21 public development checkpoint

Bu public repo, tamamlanmış ve hashleri doğrulanmış V21 checkpoint-384 PEFT/LoRA adapterini içerir. Temel model: Qwen/Qwen3.5-9B revision c202236235762e1c871ad0ccb60c8ee5ba337b9a.

Önemli durum notu

Bu paket public olarak paylaşılan bir development checkpointtir; release-qualified değildir. Eğitim başarıyla tamamlandı, ancak daha sonra tamamlanan public-development tahminlerinin forensic indirgemesi beş üst kalite kapısının yalnız ikisini geçtiğini gösterdi. V23 değerlendirme terminali ayrıca inference sonrasındaki reducer altyapı hatasıyla başarısız oldu; formal bir aday seçimi yazılmadı. Protected-final çalıştırılmadı.

Bilinen forensic public-development sayıları:

Bölüm	EN	TR	Not
Birleşik canonical	321/344	315/344	EN eşiği 323, TR eşiği 316
MASSIVE	236/256	234/256	Her iki eşik de bir miktar kaçtı
XQuAD	85/88	81/88	Dil farkı 4; gereken <3

Bu sonuçlar modelin genel zekâsını veya açık uçlu sohbet kalitesini kanıtlamaz. Bu nedenle checkpoint deneysel kabul edilmeli ve ölçüm sınırları dikkate alınarak kullanılmalıdır.

Eğitim özeti

• 6.266 frozen eğitim kaydı
• seed 20260731
• learning rate 1e-6
• completion-only loss
• QLoRA NF4, rank 16, alpha 32
• 384 optimizer step, gradient accumulation 8
• train loss 0.8622880603
• train runtime 7791.2278 s (2 saat 9 dakika 51 saniye)

Yerel kullanım

Repo ile birlikte gelen chat_beyefendi.py dosyasını çalıştırın. Bu makinedeki doğrulanmış ortam:

python chat_beyefendi.py --adapter /path/to/downloaded/repo

Adapteri doğrudan public Hub reposundan kullanmak için önce temel modeli pinned revision ile 4-bit yükleyin, sonra:

from peft import PeftModel

model = PeftModel.from_pretrained(
    base_model,
    "Ibrahimsait/Beyefendi-v2",
    is_trainable=False,
)

Model public olarak sunulmaktadır; yukarıdaki kalite ve değerlendirme sınırlamaları model kartının ayrılmaz bir parçasıdır.