Downloads · 30 days
90
30% of all-time downloads
afkfatih/Gemma3-4B-TR
Gemma3-4B-TR is a text generation model from afkfatih. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers.
Google Gemma 3 4B temel modelinin Türkçe dil görevleri için özel olarak fine-tune edilmiş versiyonu.
Downloads · 30 days
90
30% of all-time downloads
All-time downloads
298
Public
Parameters
4.3B
8.6 GB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors8.6 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Google Gemma 3 4B temel modelinin Türkçe dil görevleri için özel olarak fine-tune edilmiş versiyonu.
Bu projeyi tamamen tek başıma oluşturdum. Gemma 3 4B temel modelini Türkçe için fine-tune ederek Türkçe dil görevlerinde başarılı sonuçlar elde ettim. Sıfırdan model eğitimi değil, mevcut modelin Türkçe'ye adaptasyonu yapıldı.
Model mevcut haliyle bile Türkçe dil görevlerinde başarılı performans göstermektedir. Daha fazla epoch ve daha geniş veri seti ile eğitim yapılması durumunda performans önemli ölçüde artırılabilir.
Modeli daha da geliştirmek ve kapsamlı eğitimler yapmak istiyorum ancak GPU kiralama maliyetleri oldukça yüksek. Bu konuda maddi destek veya sponsorluk desteği alabildiğim takdirde projeyi ileri seviyelere taşıyabilirim.
İletişim: afkfatih
Bu model Gemma Terms of Use koşullarına tabidir.
✅ Model üzerinde değişiklik yapılabilir - Fine-tuning ve modifikasyon mümkündür ✅ Üretilen çıktılar size aittir - Google, modelinizin ürettiği içerikler üzerinde hak iddia etmez ✅ Redistribution izni - Belirli koşullar altında yeniden dağıtım yapılabilir
⚠️ Gemma Prohibited Use Policy'ye uyulmalıdır:
⚠️ Model dağıtımı koşulları:
⚠️ Google markaları izinsiz kullanılamaz
⚠️ Google, şartlara aykırı kullanımı uzaktan durdurma hakkına sahiptir
📖 Detaylı lisans bilgisi:
Not: Bu model Gemma 3 4B'nin fine-tuned türevi olduğu için yukarıdaki tüm koşullar geçerlidir.
pip install unsloth transformers torch
from unsloth import FastLanguageModel
# Modeli yükle
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name="afkfatih/Gemma3-4B-TR",
max_seq_length=2048,
dtype=None,
load_in_4bit=True,
)
# Inference modu
FastLanguageModel.for_inference(model)
# Mesaj hazırla
messages = [
{
"role": "user",
"content": [{"type": "text", "text": "Merhaba! Türkiye'nin başkenti neresidir?"}]
}
]
# Yanıt üret
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
return_dict=True
).to("cuda")
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=128,
temperature=1.0,
top_k=64,
top_p=0.95,
use_cache=True
)
yanit = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(yanit)
| Metrik | Değer |
|---|---|
| Başlangıç Loss | 2.46 |
| Son Loss | 1.50 |
| Toplam Steps | 1,623 |
| Training Duration | 1 epoch |
Bu modeli kullanırsanız lütfen şu şekilde alıntılayın:
@misc{gemma3-4b-tr-2025,
author = {afkfatih},
title = {Gemma3-4B-TR: Turkish Fine-tuned Gemma 3 4B},
year = {2025},
publisher = {HuggingFace},
url = {https://huggingface.co/afkfatih/Gemma3-4B-TR}
}
🇹🇷 Made with ❤️ for Turkish NLP
<a href="https://github.com/unslothai/unsloth"><img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="120"></a>
</div>