iamsahinemir commited on
Commit
7b83ff7
·
verified ·
1 Parent(s): 98f3952

Upload 3 files

Browse files
Files changed (3) hide show
  1. README.md +51 -5
  2. adapter_config.json +34 -0
  3. adapter_model.safetensors +3 -0
README.md CHANGED
@@ -1,5 +1,51 @@
1
- ---
2
- license: other
3
- license_name: bitirmeemir
4
- license_link: LICENSE
5
- ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ base_model: iamsahinemir/meta-llama
3
+ library_name: peft
4
+ tags:
5
+ - lora
6
+ - llama3
7
+ - rag
8
+ - vibration-analysis
9
+ - turkish
10
+ - fine-tuned
11
+ ---
12
+
13
+ # Bitirme Model LoRA
14
+
15
+ Bu model, LLaMA 3 tabanlı bir temel model üzerine LoRA yöntemiyle eğitilmiştir. RAG katmanı entegre edilerek, makine titreşim verileri üzerinden Türkçe doğal dil sorularını yanıtlayabilmektedir.
16
+
17
+ ## Model Details
18
+
19
+ - **Developed by:** Emir Esad Şahin
20
+ - **Model type:** Causal Language Model + LoRA
21
+ - **Language:** Turkish
22
+ - **Finetuned from model:** iamsahinemir/meta-llama
23
+ - **Framework:** PEFT + Hugging Face Transformers
24
+
25
+ ## Intended Use
26
+
27
+ ### Direct Use
28
+
29
+ Makine titreşimleriyle ilgili geçmiş durum sorguları, arıza analizi, periyodik bakım önerileri gibi veri odaklı Türkçe soruların cevaplanması için kullanılır.
30
+
31
+ ### Out-of-Scope Use
32
+
33
+ - Genel amaçlı sohbet uygulamaları
34
+ - Hassas karar destek sistemleri (örneğin tıbbi, hukuki kararlar)
35
+
36
+ ## Training Details
37
+
38
+ - **Base Model:** Meta LLaMA-3-8B
39
+ - **LoRA Adapter:** `adapter_model.safetensors`
40
+ - **Eğitim Verisi:** CSV formatındaki zaman serisi sensör verisi (`vibration_df.csv`)
41
+
42
+ ## How to Use
43
+
44
+ ```python
45
+ from peft import PeftModel
46
+ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
47
+
48
+ base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("iamsahinemir/meta-llama", device_map="auto")
49
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("iamsahinemir/meta-llama", use_fast=True)
50
+
51
+ model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "iamsahinemir/bitirme_model_lora")
adapter_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,34 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "alpha_pattern": {},
3
+ "auto_mapping": null,
4
+ "base_model_name_or_path": "iamsahinemir/meta-llama",
5
+ "bias": "none",
6
+ "corda_config": null,
7
+ "eva_config": null,
8
+ "exclude_modules": null,
9
+ "fan_in_fan_out": false,
10
+ "inference_mode": true,
11
+ "init_lora_weights": true,
12
+ "layer_replication": null,
13
+ "layers_pattern": null,
14
+ "layers_to_transform": null,
15
+ "loftq_config": {},
16
+ "lora_alpha": 32,
17
+ "lora_bias": false,
18
+ "lora_dropout": 0.05,
19
+ "megatron_config": null,
20
+ "megatron_core": "megatron.core",
21
+ "modules_to_save": null,
22
+ "peft_type": "LORA",
23
+ "r": 16,
24
+ "rank_pattern": {},
25
+ "revision": null,
26
+ "target_modules": [
27
+ "v_proj",
28
+ "q_proj"
29
+ ],
30
+ "task_type": "CAUSAL_LM",
31
+ "trainable_token_indices": null,
32
+ "use_dora": false,
33
+ "use_rslora": false
34
+ }
adapter_model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:623959cd2f2af0c2875ee4c51b608c645162212a8863e30f6e74def68b5e5e28
3
+ size 27280152