Downloads · 30 days
21
16% of all-time downloads
OrionCAF/TurkishAgriculture
TurkishAgriculture is a machine learning model from OrionCAF. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as apache-2.0.
📋 İçindekiler Genel Açıklama • Yetenekler • Hızlı Başlangıç • Örnek Kullanım • Model Detayları • Ekibimiz • Kısıtlamalar • Lisans
Downloads · 30 days
21
16% of all-time downloads
All-time downloads
133
Public
Repo size
11.1 GB
Likes
5
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors11.1 GB · 100%
From the Hugging Face model README
📋 İçindekiler Genel Açıklama • Yetenekler • Hızlı Başlangıç • Örnek Kullanım • Model Detayları • Ekibimiz • Kısıtlamalar • Lisans
Qwen3-14B-Merged-Agriculture-TR, Alibaba’nın Qwen3 modelinden yola çıkılarak Türkçe tarım metinleri (bitkisel üretim, hayvancılık, tarımsal ekonomi, mevzuat ve iyi tarım uygulamaları) üzerinde LoRA yöntemiyle ince ayar yapılmış ve 4-bit olarak tek dosyada çalışacak şekilde birleştirilmiş özelleştirilmiş bir dil modelidir. Model; çiftçiler, ziraat mühendisleri, araştırmacılar, tarım öğrencileri ve tarımsal bilgiye hızlı erişim ihtiyacı duyan herkes için tasarlanmıştır. Türk tarım sistemi, iklim koşulları ve mevzuatı hakkında güvenilir, açıklayıcı ve pratik yanıtlar üretir.
⚠️ Önemli Not: Model, tarımsal yatırım veya üretim kararlarınızda tek başına belirleyici olmamalıdır. Kritik kararlar için her zaman bir uzmana danışın.
from unsloth import FastLanguageModel
device = "cuda" # veya "cpu"
max_seq_length = 4096
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name = "OrionCAF/TurkishAgriculture",
max_seq_length = max_seq_length,
load_in_8bit = False,
)
FastLanguageModel.for_inference(model)
messages = [
{"role": "user", "content": "Buğday tarımı için İç Anadolu’da en uygun ekim zamanı nedir?"}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
).to(device)
output = model.generate(
input_ids=inputs,
max_new_tokens=800,
temperature=0.6,
min_p=0.1,
use_cache=True,
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Temel Model | Qwen3-14B |
| Eğitim Yöntemi | LoRA (Low-Rank Adaptation) |
| Eğitim Verisi | T.C. Tarım ve Orman Bakanlığı raporları, üniversite ders notları, bilimsel makaleler, tarımsal mevzuat, bölgesel iklim & toprak verileri |
| Dil Desteği | Türkçe (birincil), İngilizce (ek) |
Ekibimiz, tarım ve diğer sektörler için özelleştirilmiş yapay zeka modelleri geliştirmeye odaklanmaktadır.
Bu model Apache License 2.0 ile lisanslanmıştır. Uygun atıf yapmak koşuluyla, ticari kullanım dâhil olmak üzere serbestçe kullanabilirsiniz.