Bu model, Llama-3-8B temel modeli üzerine LoRA (Low-Rank Adaptation) yöntemi ile Türkçe tıbbi aciliyet verileri üzerinde fine-tune edilmiştir. Model, hasta şikayetlerini analiz ederek aciliyet seviyesi değerlendirmesi yapar.

🎯 Use Cases

Tıbbi semptomların aciliyet seviyesini değerlendirme
Hastaların şikayetlerini analiz etme
Tıbbi triaj sürecinde destek sağlama
Sağlık personeli için karar destek sistemi

💻 Kullanım

python

import os
from llama_cpp import Llama

def load_model(path):
    try:
        print(f"🔄 Model yükleniyor: {os.path.basename(path)}")
        model = Llama(model_path=path, n_ctx=4096, n_threads=8, verbose=False, n_gpu_layers=0)
        print("✅ Model yüklendi")
        return model
    except Exception as e:
        print(f"❌ Yükleme hatası: {e}")
        return None

def run_inference(model, prompt):
    try:
        result = model(prompt=prompt, max_tokens=300, temperature=0.5, stop=["<|im_end|>"], echo=False)
        return result['choices'][0]['text'].strip()
    except Exception as e:
        print(f"❌ Inference hatası: {e}")
        return None

def main():
    print("🚀 GGUF Model Chat - Çıkmak için 'q' yaz")
    path = input("Model dosya yolu (varsayılan: model.gguf): ").strip() or "model.gguf"

    if not os.path.exists(path):
        print(f"❌ Dosya bulunamadı: {path}")
        return

    model = load_model(path)
    if not model:
        return

    while True:
        user_input = input("\n👤 Siz: ").strip()
        if user_input.lower() in ['q', 'quit', 'çık', 'exit']:
            break
        if not user_input:
            continue

        prompt = f"""<|im_start|>system
Sen tıbbi aciliyet değerlendirmesi yapan bir asistansın.
<|im_end|>
<|im_start|>user
{user_input}
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

        print("🔄 Düşünüyor...")
        response = run_inference(model, prompt)
        print(f"🤖 Asistan: {response}" if response else "❌ Yanıt alınamadı")

if __name__ == "__main__":
    try:
        main()
    except ImportError:
        print("❌ llama-cpp-python eksik! Yüklemek için:\n")
        print("pip install llama-cpp-python")


# Kurulum komutları:
"""
# CPU versiyonu:
pip install llama-cpp-python

# CUDA GPU desteği:
pip install llama-cpp-python[cuda]

# Mac Metal desteği:
pip install llama-cpp-python[metal]

# Manuel derleme ile:
CMAKE_ARGS="-DLLAMA_CUBLAS=on" pip install llama-cpp-python
"""

🔧 Eğitim Detayları

LoRA Rank: 16
Max Sequence Length: 2048
Batch Size: 4
Learning Rate: 2e-4
Epochs: 3
Quantization: q4_k_m (4-bit)

📚 Akademik Kullanım

Citation

bibtex

@misc{medical_emergency_llama3,
    title={Tıbbi Aciliyet Değerlendirme Modeli - Llama-3 Turkish Medical},
    author={[Doguser Yarar]},
    year={2025},
    publisher={Hugging Face},
    howpublished={\url{https://huggingface.co/dousery/turkish-medical-triage-llama3-gguf}}
}

🔄 Model Güncellemeleri

v1.0 (Aralık 2024)

İlk release
Temel aciliyet değerlendirmesi
Türkçe tıbbi terminoloji desteği

📄 Yasal Uyarı

Bu model tıbbi tavsiye vermez. Sağlık sorunlarınız için mutlaka bir sağlık profesyoneline başvurun.