hafizecim/FormaFit-AI

FormaFit AI — FitBot

1. Proje ve modelin amacı

FormaFit AI, kurgusal FormaFit Spor Kulübü için geliştirilen Türkçe bir üyelik ve spor tesisi asistanı olan FitBot'un ince ayarlı modelidir. Amaç; üyelik ücretleri, üyelik koşulları, ders programları, havuz kuralları ve kulüp hizmetleri hakkında tutarlı, anlaşılır yanıtlar üretmektir. Model, Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct temel modeli üzerine LoRA yöntemiyle uyarlanmıştır. Bu depoda temel modelin tüm ağırlıkları değil, LoRA adaptörü ve ilgili tokenizer dosyaları bulunur.

2. Eğitim verisi ve yöntemi

Eğitim verisi, proje kapsamında hazırlanmış 480 Türkçe örnekten oluşur: 432 eğitim örneği ve 48 doğrulama örneği. Veri; kimlik, RAG, ajan ve ajan2 kategorilerini kapsar. Veri seti herkese açık olarak yayımlanmıştır: FormaFit-AI-veri. Eğitim raporuna göre model 3 epoch eğitilmiş, LoRA rank değeri 16 olarak ayarlanmış ve toplam 162 eğitim adımı uygulanmıştır. Adaptörün temel modeli Qwen2.5-1.5B-Instruct'tur.

3. Eğitim ölçümleri

Ölçüm	Değer
Eğitim örneği	432
Doğrulama örneği	48
Epoch sayısı	3
Eğitim adımı	162
Eğitim kaybı (train loss)	0.637928
En iyi / son raporlanan doğrulama kaybı	0.736300
Raporlanan eğitim süresi	Yaklaşık 927 saniye
LoRA rank (r)	16

Kayıp değerleri eğitim sürecine ait ölçümlerdir; tek başına cevap doğruluğunu veya gerçek kullanıcı başarısını göstermez.

4. Değerlendirme, sınırlar ve kullanım

Projede temel model ile eğitilmiş model için 15 soruluk bir karşılaştırma, ayrıca RAG'siz ve RAG'li yanıtlar için 15 soruluk bir karşılaştırma dosyası oluşturulmuştur. Bu kayıtlar yanıtların karşılaştırılması için kullanılabilir; ancak bağımsız bir hakem değerlendirmesiyle doğrulanmış başarı puanları bu model kartında henüz raporlanmamaktadır. RAG ve araç kullanımı bazı sorularda yanıtı iyileştirebilir, ancak yanlış bilgi, eksik bağlam ve hatalı araç çıktısı üretme riski devam eder. Model, üyelik ve tesis bilgileri için yardımcı prototip olarak kullanılmalıdır; gerçek üyelik, ödeme, sağlık veya güvenlik kararlarında tek bilgi kaynağı olarak kullanılmamalıdır.

Teknik bilgiler

• Temel model: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
• Yöntem: LoRA / PEFT
• Görev: Türkçe metin üretimi ve kulüp müşteri desteği
• Adaptör yapılandırması: adapter_config.json
• Eğitim ölçümleri: egitim_raporu.json
• Veri seti: FormaFit-AI-veri

Adaptörün kullanılması

Bu depo tek başına bağımsız bir model değildir. Kullanım sırasında temel model ve uyumlu PEFT/Transformers sürümleri yüklenmelidir.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel

base_id = "Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct"
adapter_id = "hafizecim/FormaFit-AI"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(adapter_id)
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_id)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, adapter_id)