Instructions to use TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1 with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1 with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] inputs = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_dict=True, return_tensors="pt", ).to(model.device) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps
- vLLM
How to use TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1 with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1
- SGLang
How to use TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1 with SGLang:
Install from pip and serve model
# Install SGLang from pip: pip install sglang # Start the SGLang server: python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker images
docker run --gpus all \ --shm-size 32g \ -p 30000:30000 \ -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \ --env "HF_TOKEN=<secret>" \ --ipc=host \ lmsysorg/sglang:latest \ python3 -m sglang.launch_server \ --model-path "TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1" \ --host 0.0.0.0 \ --port 30000 # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1 with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/TURKCELL/Turkcell-LLM-7b-v1
Ülkemizde LLM ve yeni modeller
Ülkemizin de bu tür teknolojileri yakından takip etmesi özelliklede maliyetli teknolojilerde kendi kendine yetmiye çalışması bence çok önemli. Evet bu sadece bir fine-tunning projesi fakat sıfırdan bir mimari tasarlamak için bu yollardan da gidilmesi gerekiyor. O yüzden bu adımlar çok önemli. Ama bu proje bile pek çok yerli startup ve şirket için büyük bir kurtarıcı olacak. Dolaylı yoldan pek çok insana fayda sağlayacak, değerli ve önemli olan da bu...
Bu noktada Turkcell yeni modeller geliştirmeye devam edecek mi? Yanıtlarsanız sevinirim.
Turkcell AI ekibinden ricam bu tür açık kaynak projelere devam etmeleri hatta Trendyol gibi şirketler ile tatlı bir yarış halinde olmaları. Tekrardan Turkcell ekibine teşekkürler, ayağınıza taş değmesin.
(17 Yaşında Bir Girişimci) - Mert
bu modeli openrouter'a nasil atiyoruz yardimci olacak varsa harika olur.
gguf formatına çevirip llama.cpp'de konsoldan kullanabilirsin: https://github.com/ggerganov/llama.cpp