Instructions to use alibayram/Doktor-Llama with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use alibayram/Doktor-Llama with Transformers:

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="alibayram/Doktor-Llama")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alibayram/Doktor-Llama")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("alibayram/Doktor-Llama")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

vLLM

How to use alibayram/Doktor-Llama with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "alibayram/Doktor-Llama"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "alibayram/Doktor-Llama",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/alibayram/Doktor-Llama

SGLang

How to use alibayram/Doktor-Llama with SGLang:

Install from pip and serve model

# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
    --model-path "alibayram/Doktor-Llama" \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "alibayram/Doktor-Llama",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker images

docker run --gpus all \
    --shm-size 32g \
    -p 30000:30000 \
    -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
    --env "HF_TOKEN=<secret>" \
    --ipc=host \
    lmsysorg/sglang:latest \
    python3 -m sglang.launch_server \
        --model-path "alibayram/Doktor-Llama" \
        --host 0.0.0.0 \
        --port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "alibayram/Doktor-Llama",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Unsloth Studio new

How to use alibayram/Doktor-Llama with Unsloth Studio:

Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for alibayram/Doktor-Llama to start chatting

Install Unsloth Studio (Windows)

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for alibayram/Doktor-Llama to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for alibayram/Doktor-Llama to start chatting

Load model with FastModel

pip install unsloth
from unsloth import FastModel
model, tokenizer = FastModel.from_pretrained(
    model_name="alibayram/Doktor-Llama",
    max_seq_length=2048,
)

Docker Model Runner
How to use alibayram/Doktor-Llama with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/alibayram/Doktor-Llama
```
Browse Quantizations to use this model in llama.cpp, Ollama, LM Studio, or any compatible app.

You need to agree to share your contact information to access this model

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

Doktor-Llama

Genel Bakış

Doktor-Llama, sağlık alanında uzmanlaşmış büyük bir dil modelidir. Bu model, hasta sorularına daha doğru ve etkili yanıtlar vermek üzere tasarlanmış ve eğitilmiştir. Trendyol/Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1 modelinden fine-tune edilmiştir ve Türkçe dilinde kullanılması hedeflenmiştir.

Model Detayları

Model Boyutu: 7 milyar parametre
Eğitim Verisi: Sağlıkla ilgili geniş bir veri seti kullanılarak eğitilmiştir.
Kullanım Alanları: Sağlık danışmanlığı, hasta-doktor iletişimi, tıbbi araştırmalar

Kullanım

Bu model, çeşitli sağlıkla ilgili doğal dil işleme projelerinde kullanılabilir. Aşağıda kullanım için bir örnek verilmiştir:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alibayram/Doktor-Llama")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("alibayram/Doktor-Llama")

input_text = "60 yaşında babamın dişlerini yaptırmak istiyoruz. yardımcı olabilir misiniz?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Eğitim ve İnce Ayar

Doktor-Llama-8b, Trendyol/Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1 modelinden fine-tune edilmiştir ve doktorsitesi veri seti kullanılarak eğitilmiştir. Eğitim verileri, sağlıkla ilgili soru ve cevapları içerir ve modelin sağlık danışmanlığı ve hasta-doktor iletişimi konularında yüksek doğrulukta yanıtlar vermesini sağlamayı hedeflemektedir.

Bu llama modeli, Unsloth ve Huggingface'in TRL kütüphanesi kullanılarak 2 kat daha hızlı eğitilmiştir.

Model Özellikleri

Doğal Dil Anlama: Sağlıkla ilgili karmaşık soruları anlama ve yanıtlama potansiyeli
Dil: Türkçe
Performans: Performans değerlendirmeleri sonradan eklenecektir

Alıntı

Bu modeli araştırmanızda veya uygulamanızda kullanırsanız, lütfen aşağıdaki gibi alıntı yapın:

@model{alibayram2024doktor-llama,
  author       = {Ali Bayram},
  title        = {Doktor-Llama},
  year         = 2024,
  url          = {https://huggingface.co/alibayram/Doktor-Llama},
}

Lisans

Bu model, Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) lisansı altında lisanslanmıştır. Modeli ticari amaçlar dışında kullanabilir, paylaşabilir ve uyarlayabilirsiniz, ancak uygun atıf yapmanız, ticari amaçla kullanmamanız ve değişiklik yapıldığını belirtmeniz gerekmektedir.

Katkılar

Bu modele katkılar memnuniyetle karşılanır. Herhangi bir öneriniz, iyileştirmeniz veya ek veriniz varsa, lütfen model oluşturucusuyla iletişime geçin veya model deposunda bir pull request gönderin.

İletişim

Herhangi bir soru veya daha fazla bilgi için lütfen iletişime geçin:

İsim: Ali Bayram
Email: malibayram20@gmail.com

Teşekkürler

Bu modelin geliştirilmesinde katkıda bulunan tüm sağlık profesyonellerine ve veri sağlayıcılarına teşekkür ederiz.

Downloads last month: 2

Safetensors

Model size

7B params

Tensor type

BF16

Model tree for alibayram/Doktor-Llama

Base model

Trendyol/Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1

Finetuned

(3)

this model

Quantizations

2 models

alibayram
/

Doktor-Llama