Two LoRA adapters fine-tuned on vngrs-ai/Kumru-2B (2B param, Turkish LLM) for generating rap lyrics in the styles of Sagopa Kajmer and Ceza.

Models

	Sagopa Kajmer	Ceza
Base Model	vngrs-ai/Kumru-2B	vngrs-ai/Kumru-2B
LoRA Rank	16	8
LoRA Alpha	32	16
Dropout	0.05	0.3
Target Modules	q/k/v/o_proj, gate/up/down_proj	q/k/v/o_proj, gate/up/down_proj
Style	Melankolik, meditativ, felsefi metaforlar	Hızlı flow, sert punchline, agresif enerji
Folder	`SagoWeights/`	`CezaWeights/`

Training

Method: SFT with PEFT/LoRA
Base Model: vngrs-ai/Kumru-2B — 2B parameter Turkish causal LM
Data: ~120 Sagopa Kajmer lyrics + ~100 Ceza lyrics, manually curated and cleaned
Format: ChatML (<|im_start|>user / <|im_end|>)
Framework: Transformers + PEFT 0.18.1
Hardware: Single T4 GPU (Colab)

Usage

python

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

# Load base
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("vngrs-ai/Kumru-2B")
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "vngrs-ai/Kumru-2B",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

# Load LoRA (pick one)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "SalihHub/Kumru_2B_TurkRap", subfolder="SagoWeights")
# model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "SalihHub/Kumru_2B_TurkRap", subfolder="CezaWeights")

# Generate
theme = "Gece yarısı sokakların sessizliğinde kaybolan bir adam"

prompt = (
    "<|im_start|>user\n"
    "Asagidaki temada Sagopa Kajmer tarzi bir rap verse'u yaz.\n"
    f"{theme}\n"
    "<|im_end|>\n"
    "<|im_start|>assistant\n"
)

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.8,
    top_p=0.9,
    repetition_penalty=1.3,
    do_sample=True,
)
print(tokenizer.decode(output[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))

Example Output

Theme: İki kişinin zaman algısının farklılığı

Sagopa:

Abi beat'ler dönerken stüdyo loş ışıkta, ritim beni vuruyor gece yarısı geceye doğru. Zamanı unuttum burada, hızlı akan bir nehrin üstünde sürükleniyoruz sanki...

Ceza:

Aslında, bu flow yavaş akan nehir gibi – bir yanda rüzgarın nefesi, öbür yanda dalgaların öfkesi var ya… Zaman aynı akmıyor be! Sen zamanın kölesisin, bense ritmin kaptanı...