Views
No views yet
1from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
2
3tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("emirkaanozdemr/kumru-2b")
4model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("emirkaanozdemr/kumru-2b")
5
6instruction = "Sen bir kutup araştırma istasyonunda çalışan AI asistansın. Olası riskleri değerlendir."
7input_data = {
8 "temperature": -15.0,
9 "co2": 600,
10 "energy": 0.8,
11 "anomaly_score": 0.75,
12 "scenario": "Emergency stop activated"
13}
14
15prompt = f"""<|user|>
16{instruction}
17
18Verilen sensör verilerini kullan:
19Temperature: {input_data['temperature']}°C
20CO2: {input_data['co2']} ppm
21Energy: {input_data['energy']}
22Anomaly score: {input_data['anomaly_score']}
23Scenario: {input_data['scenario']}
24
25Türkçe olarak olası riskleri açıkla ve detaylı öneriler üret.
26
27<|assistant|>
28"""
29
30inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
31outputs = model.generate(**inputs, max_length=512)
32print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))