Error code:   ConfigNamesError
Exception:    TypeError
Message:      list_() takes at least 1 positional argument (0 given)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/dataset/config_names.py", line 67, in compute_config_names_response
                  config_names = get_dataset_config_names(
                      path=dataset,
                      token=hf_token,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 161, in get_dataset_config_names
                  dataset_module = dataset_module_factory(
                      path,
                  ...<4 lines>...
                      **download_kwargs,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/load.py", line 1217, in dataset_module_factory
                  raise e1 from None
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/load.py", line 1192, in dataset_module_factory
                  ).get_module()
                    ~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/load.py", line 622, in get_module
                  dataset_infos = DatasetInfosDict.from_dataset_card_data(dataset_card_data)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/info.py", line 396, in from_dataset_card_data
                  dataset_info = DatasetInfo._from_yaml_dict(dataset_card_data["dataset_info"])
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/info.py", line 317, in _from_yaml_dict
                  yaml_data["features"] = Features._from_yaml_list(yaml_data["features"])
                                          ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 2148, in _from_yaml_list
                  return cls.from_dict(from_yaml_inner(yaml_data))
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 2144, in from_yaml_inner
                  return {name: from_yaml_inner(_feature) for name, _feature in zip(names, obj)}
                                ~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 2133, in from_yaml_inner
                  Value(obj["dtype"])
                  ~~~~~^^^^^^^^^^^^^^
                File "<string>", line 5, in __init__
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 553, in __post_init__
                  self.pa_type = string_to_arrow(self.dtype)
                                 ~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 157, in string_to_arrow
                  return pa.__dict__[datasets_dtype + "_"]()
                         ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "pyarrow/types.pxi", line 4951, in pyarrow.lib.list_
              TypeError: list_() takes at least 1 positional argument (0 given)

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

Lojistik Soru-Cevap (Türkçe) 🚛

Türkçe lojistik ve tedarik zinciri yönetimi alanında 139 soru-cevap çiftinden oluşan konuşma formatında bir veri setidir. Büyük dil modellerinin (LLM) lojistik domain bilgisiyle fine-tune edilmesi veya RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemlerine kaynak olarak kullanılması amacıyla hazırlanmıştır.

Veri Seti Detayları

Özellik	Değer
Dil	Türkçe (tr)
Satır Sayısı	139
Dosya Boyutu	39 kB
Format	Conversational (chat)
Split	train

Veri Yapısı

Her satır, bir user sorusu ve bir assistant cevabından oluşan 2 elemanlı bir mesaj listesidir:

[
  {
    "content": "Lojistikte milk run sistemi nedir?",
    "images": null,
    "role": "user",
    "thinking": null,
    "tool_calls": null
  },
  {
    "content": "Milk run, belirli bir rota üzerinde birden fazla tedarikçiden sırayla malzeme toplama yöntemidir. Adını süt dağıtım kamyonlarının evlere sırayla uğramasından alır. Bu sistem sayesinde araç kullanım oranı artar, nakliye maliyetleri düşer ve teslimat süreleri daha öngörülebilir hale gelir. Özellikle otomotiv sektöründe yaygın olarak kullanılmaktadır.",
    "images": null,
    "role": "assistant",
    "thinking": null,
    "tool_calls": null
  }
]

Kapsanan Konular

Veri seti, lojistik ve tedarik zinciri yönetiminin temel kavramlarını kapsamaktadır. Örnek konular:

Taşımacılık: Milk run, FTL vs LTL taşımacılık, araç rotalama problemi (VRP)
Depolama: Cross-docking, geleneksel depolama yöntemleri
Performans Metrikleri: OTIF (On Time In Full) ve diğer lojistik KPI'lar
Tedarik Zinciri: Bullwhip etkisi (kırbaç etkisi), talep tahmini, stok yönetimi

Kullanım

Hugging Face Datasets ile Yükleme

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("cihatyldz/lojistik-soru-cevap")
print(dataset["train"][0])

SFT (Supervised Fine-Tuning) için Kullanım

Veri seti, trl kütüphanesi ile doğrudan conversational format'ta fine-tuning için uygundur:

from datasets import load_dataset
from trl import SFTTrainer

dataset = load_dataset("cihatyldz/lojistik-soru-cevap")

# Her satır zaten [{"role": "user", ...}, {"role": "assistant", ...}] formatında
trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    train_dataset=dataset["train"],
    ...
)