Text Generation
Transformers
Safetensors
Turkish
qwen3
turkish
türkçe
continued-pretraining
turkish-llm
türkçe-dil-modeli
conversational
Eval Results (legacy)
text-generation-inference
Instructions to use ecloudtech/Erk-32B with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use ecloudtech/Erk-32B with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="ecloudtech/Erk-32B") messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you?"}, ] pipe(messages)# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ecloudtech/Erk-32B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ecloudtech/Erk-32B", device_map="auto") 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=256) print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:])) - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- vLLM
How to use ecloudtech/Erk-32B with vLLM:
Install from pip and serve model
# Install vLLM from pip: pip install vllm # Start the vLLM server: vllm serve "ecloudtech/Erk-32B" # Call the server using curl (OpenAI-compatible API): curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data '{ "model": "ecloudtech/Erk-32B", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }'Use Docker
docker model run hf.co/ecloudtech/Erk-32B
- SGLang
How to use ecloudtech/Erk-32B 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 "ecloudtech/Erk-32B" \ --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": "ecloudtech/Erk-32B", "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 "ecloudtech/Erk-32B" \ --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": "ecloudtech/Erk-32B", "messages": [ { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" } ] }' - Docker Model Runner
How to use ecloudtech/Erk-32B with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/ecloudtech/Erk-32B
|
Download sonuclar/README.md from ecloudtech/Erk-32B: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 2.06 kB
-
https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-32B/resolve/main/sonuclar/README.md
- Command line
-
hf download hf://ecloudtech/Erk-32B/sonuclar/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-32B/resolve/main/sonuclar/README.md
2.06 kB
| # Sonuç dosyaları — soru bazlı tahmin vektörleri | |
| Her dosya, ilgili ölçümün **madde bazlı 0/1 vektörünü** taşır; eşli bootstrap | |
| karşılaştırmaları modeli yeniden çalıştırmadan bu vektörlerle yapılabilir | |
| (`betikler/bootstrap_*.py`). Soru metni içermezler; TurkishMMLU kontrollü | |
| erişimli olduğu için yalnızca sıra indeksleri ve özetler kullanılır. | |
| | Dosya | İçerik | | |
| |---|---| | |
| | `olcek_ince_sft2.json` | Ek tur sonrası LoRA ölçek taraması (0,00 / 0,30 / 0,40 / 0,50 / 0,60 / 0,80 / 1,00): `sohbet_vec` (TurkMorfBench v1 üretim, 329), `mmlu_vec` (temiz 652) | | |
| | `olcek_ince_sft2_ince.json` | İnce tarama 0,70 / 0,75 / 0,85 / 0,90 / 0,95, aynı alanlar | | |
| | `olcek_v2.json` | TurkMorfBench **v2** üretim taraması (512) + kıyas, istemsiz: 0,00 / 0,40 / 0,75 / 0,80 / 0,85 / 1,00 | | |
| | `olcek_sistem_v2.json`, `_075`, `_040` | Sistem istemli üretim v2 — 0,80 / 0,75 / 0,40 | | |
| | `olcek_birlesik_075.json` | **Yayınlanan birleşik ağırlığın** ölçümü (ölçek 0,0 = LoRA yok): kıyas %71,01, v1 üretim %66,87 | | |
| | `morfbench_v2_erk32b-sft2_o040/o075/o080.json` | TurkMorfBench v2 zorunlu seçim, az-örnek sızıntısız; taban ve Erk vektörleri, 502 madde | | |
| | `morfbench_zorunlu_erk32b-sft2_o080.json`, `morfbench_zorunlu_sft.json` | v1 zorunlu seçim (tarihçe; v1 altın cevapları hatalıdır, bkz. rapor §4.2) | | |
| | `kimlik_genis.json` | 30 soruluk kimlik sınavı, ağırlıkla (istemsiz), 0,70–1,00 | | |
| | `kimlik_sistem.json` | Aynı sınav, sistem istemiyle, 0,40 / 0,80 / 1,00 | | |
| | `kirlilik_CPT.json` | Devam-eğitimi külliyatı kirlilik denetimi: `kirli_13` (113 indeks), `kirli_8` (252) | | |
| | `kirlilik_SFT.json` | Talimat külliyatı için aynı denetim: 0/900 | | |
| | `dogrulama_ozet.json` | GGUF doğrulaması: kimlik 6/6 ve NLL, BF16 / Q8_0 / Q4_K_M | | |
| Vektör sırası, ilgili betiğin veri yükleme sırasıyla aynıdır (TurkishMMLU: | |
| config `All`, split `test`, ilk 900 içinden temiz 652; TurkMorfBench: JSON | |
| sırası). İki dosyanın aynı eksendeki vektörleri eşli karşılaştırılabilir. | |