emirkaanozdemr/fok-2b-instruct

Fok-2B Instruct

Overview / Genel Bakış

Fok-2B Instruct, VNGRS AI Kumru-2B modeli üzerine LoRA ile fine-tune edilmiş bir AI asistan modelidir.
Bu model, özellikle Kutup Araştırma İstasyonları senaryolarında sensör verilerini analiz ederek olası riskleri belirlemek ve detaylı öneriler üretmek için eğitilmiştir.

Kullanılan veri seti: emirkaanozdemr/fok-2b-dataset

---

Fok-2B Instruct is a LoRA fine-tuned AI assistant model built on VNGRS AI Kumru-2B.
It is designed to analyze sensor data from Polar Research Stations, detect potential risks, and generate detailed recommendations.

Dataset used: emirkaanozdemr/fok-2b-dataset

---

Features / Özellikler

• Input: Sensör verileri ve senaryo açıklaması

• Output: Türkçe olası risk analizi ve öneriler

• LoRA fine-tune ile optimize edilmiş hafif model

• 4-bit precision ile düşük VRAM kullanımı

• Input: Sensor data and scenario description

• Output: Risk analysis and detailed recommendations in Turkish

• Lightweight model optimized with LoRA fine-tuning

• 4-bit precision for low VRAM usage

---

Usage / Kullanım

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("emirkaanozdemr/kumru-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("emirkaanozdemr/kumru-2b")

instruction = "Sen bir kutup araştırma istasyonunda çalışan AI asistansın. Olası riskleri değerlendir."
input_data = {
    "temperature": -15.0,
    "co2": 600,
    "energy": 0.8,
    "anomaly_score": 0.75,
    "scenario": "Emergency stop activated"
}

prompt = f"""<|user|>
{instruction}

Verilen sensör verilerini kullan:
Temperature: {input_data['temperature']}°C
CO2: {input_data['co2']} ppm
Energy: {input_data['energy']}
Anomaly score: {input_data['anomaly_score']}
Scenario: {input_data['scenario']}

Türkçe olarak olası riskleri açıkla ve detaylı öneriler üret.

<|assistant|>
"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))