OrionCAF/TurkishAgriculture

📋 İçindekiler Genel Açıklama • Yetenekler • Hızlı Başlangıç • Örnek Kullanım • Model Detayları • Ekibimiz • Kısıtlamalar • Lisans

📚 Genel Açıklama

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.

✨ Yetenekler

Türkiye’de yaygın bitki ve hayvan türleri hakkında kapsamlı bilgiler
Ekim–dikim zamanları, gübreleme, sulama ve zirai mücadele tekniklerini açıklama
Tarımsal destekler ve mevzuat hükümlerini doğru madde numaralarıyla referanslama
Bölge-iklim-toprak özelliklerine göre tavsiye üretme
4-bit kuantalama sayesinde düşük bellek kullanımı ve hızlı yanıt

🚀 Hızlı Başlangıç

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))

🧠 Model Detayları

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

Ferhat Kürkçüoğlu – LinkedIn
Cengizhan Bayram – LinkedIn
Cevdet Ahmet Turan – LinkedIn
Volkan Altıntaş – LinkedIn

Ekibimiz, tarım ve diğer sektörler için özelleştirilmiş yapay zeka modelleri geliştirmeye odaklanmaktadır.

⚠️ Kısıtlamalar

Model yalnızca tarım odaklı verilerle eğitilmiştir; tıp, hukuk veya finans gibi alanlarda sınırlı bilgiye sahiptir.
Eğitim verileri 2025 yılına kadar olan kaynakları kapsar; daha sonraki mevzuat değişiklikleri modelde yer almayabilir.
4-bit kuantalama düşük donanımlarda çalışabilirliği artırırken, tam hassasiyete göre kısmen performans kaybı yaşanabilir.
Modelin verdiği yanıtlar danışma amaçlıdır; kritik tarımsal kararlar için yerel uzman görüşü aranmalıdır.

📄 Lisans

Bu model Apache License 2.0 ile lisanslanmıştır. Uygun atıf yapmak koşuluyla, ticari kullanım dâhil olmak üzere serbestçe kullanabilirsiniz.

OrionCAF
/

TurkishAgriculture