Instructions to use Mustafa2735/hukukai with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use Mustafa2735/hukukai with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("unsloth/gemma-3-1b-it-unsloth-bnb-4bit") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Mustafa2735/hukukai") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Unsloth Studio
How to use Mustafa2735/hukukai 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 Mustafa2735/hukukai 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 Mustafa2735/hukukai to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for Mustafa2735/hukukai to start chatting
Load model with FastModel
pip install unsloth from unsloth import FastModel model, tokenizer = FastModel.from_pretrained( model_name="Mustafa2735/hukukai", max_seq_length=2048, )
İcra Asistanı — Gemma-3 LoRA Adaptörü
Türk icra ve iflas hukuku alanında soru-cevap için, unsloth/gemma-3-1b-it
temel modeli üzerine Unsloth ile eğitilmiş
bir LoRA adaptörü. Bir ders ödevi kapsamında hazırlanmıştır.
Model, "İcra Asistanı" adıyla, Av. Mustafa Türk tarafından geliştirilen bir icra ve iflas hukuku asistanı kimliğiyle yanıt vermek üzere fine-tune edilmiştir.
Model detayları
| Temel model | unsloth/gemma-3-1b-it |
| Yöntem | LoRA (PEFT) |
| Eğitim aracı | Unsloth + TRL (SFTTrainer) |
| Dil | Türkçe |
| Alan | İcra ve iflas hukuku |
| LoRA rank (r) | 8 |
| LoRA alpha | 8 |
| Epoch | 3 |
Eğitim verisi
Model, iki bölümden oluşan bir veri setiyle eğitilmiştir:
- İcra-iflas hukuku soru-cevapları — İİK maddelerine ve Yargıtay'ın yerleşik yaklaşımına dayanan, konuşma formatında örnekler.
- Kimlik örnekleri — modelin adını, geliştiricisini ve görevini tutarlı biçimde ifade etmesi için hazırlanmış örnekler.
Cevaplardaki hukuki bilgi telifsiz kaynaklara (İcra ve İflas Kanunu resmi metni ve kamuya açık Yargıtay içtihatlarının yaklaşımı) dayanır; herhangi bir telifli eserin metni kullanılmamıştır.
Kullanım
Bu bir LoRA adaptörüdür; temel modelle birlikte yüklenmelidir.
from unsloth import FastModel
model, tokenizer = FastModel.from_pretrained(
model_name = "Mustafa2735/REPO_ADI", # bu adaptör
max_seq_length = 2048,
load_in_4bit = True,
)
from unsloth.chat_templates import get_chat_template
tokenizer = get_chat_template(tokenizer, chat_template = "gemma-3")
messages = [{"role": "user",
"content": [{"type": "text", "text": "Sen kimsin?"}]}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages, add_generation_prompt = True, tokenize = True,
return_tensors = "pt", return_dict = True,
)
from transformers import TextStreamer
_ = model.generate(
**inputs.to("cuda"),
max_new_tokens = 200,
temperature = 0.3, # bilgi soruları için düşük sıcaklık önerilir
top_p = 0.95, top_k = 64,
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt = True),
)
Sınırlamalar ve uyarı
Bu model eğitim ve deneysel amaçlıdır. Küçük bir temel model (1B) üzerine, sınırlı büyüklükte bir veri setiyle eğitildiğinden, çıktıları her zaman doğru, eksiksiz veya güncel olmayabilir.
Modelin verdiği yanıtlar hukuki tavsiye niteliği taşımaz. İcra ve iflas hukukuna ilişkin somut bir durumda mutlaka bir avukata danışılmalıdır. Model, gerçek bir avukatın veya hukuki danışmanlığın yerini tutmaz.
Düşük sıcaklık (temperature = 0.3 gibi) ayarları, bilgi içeren sorularda daha
tutarlı yanıtlar verilmesine yardımcı olur.
Lisans
Temel model Gemma lisansına tabidir; bu adaptörün kullanımı da Gemma Kullanım Şartları'na uygun olmalıdır.
- Downloads last month
- 32