Alan	Değer
Geliştirici	Besma Bakırcı (besmabakirci01)
Base model	`unsloth/Qwen2.5-3B-Instruct-bnb-4bit` (Qwen2.5-3B-Instruct)
Yöntem	Unsloth + PEFT LoRA (4-bit QLoRA)
Eğitim verisi	`besmabakirci01/turkish-poetry-instruction-dataset`
Dil	Türkçe
Görev	Instruction → Türkçe şiir üretimi

LoRA ayarları

Hiperparametre	Değer
`r`	16
`lora_alpha`	32
`lora_dropout`	0.05
`bias`	none
Target modules	`q_proj`, `k_proj`, `v_proj`, `o_proj`, `gate_proj`, `up_proj`, `down_proj`
rsLoRA	evet
Epoch	1
Hardware	Google Colab T4

Kullanım (Unsloth / Colab)

python

from unsloth import FastLanguageModel

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name="besmabakirci01/turkish-poetry-qwen-lora",
    max_seq_length=2048,
    load_in_4bit=True,
)
FastLanguageModel.for_inference(model)

prompt = """Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
Gurbette yaşayan birinin sevdiğine duyduğu özlemi halk şiiri üslubuyla anlatan bir şiir yaz.

### Input:


### Response:
"""

inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Kullanım (PEFT)

python

from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

base_id = "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_id)
base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_id, device_map="auto")
model = PeftModel.from_pretrained(base, "besmabakirci01/turkish-poetry-qwen-lora")

Eğitim verisi

Alpaca formatında Türkçe şiir instruction dataseti (~4.961 örnek):

json

{
  "instruction": "Kullanıcının şiir isteği",
  "input": "",
  "output": "Şiir metni"
}

Kaynak dataset (Apache-2.0): beratcmn/instruction-turkish-poems

İlgili repolar

Bileşen	Link
Instruction dataset	turkish-poetry-instruction-dataset
BPE tokenizer	turkish-poem-bpe-tokenizer
Identity LoRA	nazim-identity-lora

Sınırlamalar

Bu bir LoRA adaptörüdür; tek başına full model değildir, base Qwen2.5-3B-Instruct ile birlikte yüklenmelidir.
Çıktılar yaratıcı metindir; gerçek bir şairin eseri gibi değerlendirilmemelidir.
Model bilinçli değildir; kimlik soruları için ayrıca identity fine-tune modeli kullanılabilir.

Lisans

Apache-2.0 (eğitim verisi kaynağıyla uyumlu). Base model lisansına da uyunuz.