Instructions to use TurkishCodeMan/DeepSeek-R1-Turkish-Dialog-Dataset with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Local Apps
- Unsloth Studio new
How to use TurkishCodeMan/DeepSeek-R1-Turkish-Dialog-Dataset 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 TurkishCodeMan/DeepSeek-R1-Turkish-Dialog-Dataset 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 TurkishCodeMan/DeepSeek-R1-Turkish-Dialog-Dataset to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for TurkishCodeMan/DeepSeek-R1-Turkish-Dialog-Dataset to start chatting
Load model with FastModel
pip install unsloth from unsloth import FastModel model, tokenizer = FastModel.from_pretrained( model_name="TurkishCodeMan/DeepSeek-R1-Turkish-Dialog-Dataset", max_seq_length=2048, )
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -1,7 +1,33 @@
|
|
| 1 |
-
---
|
| 2 |
-
license: apache-2.0
|
| 3 |
-
tags:
|
| 4 |
-
- unsloth
|
| 5 |
-
- trl
|
| 6 |
-
- sft
|
| 7 |
-
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
---
|
| 2 |
+
license: apache-2.0
|
| 3 |
+
tags:
|
| 4 |
+
- unsloth
|
| 5 |
+
- trl
|
| 6 |
+
- sft
|
| 7 |
+
---
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
# DeepSeek-R1-Turkish-Dialog-Dataset
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
Türkçe doğal dil işleme (NLP) görevleri için hazırlanmış, çeşitli konu başlıklarını kapsayan diyalog veri seti. Bu veri seti, sohbet botları, dil modelleri ve diyalog sistemleri geliştirmek için kullanılabilir.
|
| 12 |
+
|
| 13 |
+
---
|
| 14 |
+
|
| 15 |
+
## 📌 Öne Çıkan Özellikler
|
| 16 |
+
- **Geniş Kapsam**: Günlük sohbetler, teknik tartışmalar, kültürel konular ve daha fazlası.
|
| 17 |
+
- **Doğal Dil Çeşitliliği**: Türkçe'nin günlük kullanımına uygun informal ifadeler ve resmi dil yapıları.
|
| 18 |
+
- **Yapılandırılmış Format**: JSON, CSV veya TXT formatlarında temizlenmiş ve etiketlenmiş veri.
|
| 19 |
+
- **Ölçeklenebilirlik**: 50.000+ diyalog çifti (örnek sayısı projeye göre güncellenebilir).
|
| 20 |
+
|
| 21 |
+
---
|
| 22 |
+
|
| 23 |
+
## 📂 Veri Seti Yapısı
|
| 24 |
+
### Örnek JSON Formatı:
|
| 25 |
+
```json
|
| 26 |
+
{
|
| 27 |
+
"dialog_id": "DLG-001",
|
| 28 |
+
"context": ["Merhaba!", "Selam, nasılsın?"],
|
| 29 |
+
"response": "İyiyim, teşekkür ederim. Sen nasılsın?",
|
| 30 |
+
"topic": "günlük_sohbet",
|
| 31 |
+
"source": "sentetik_veri",
|
| 32 |
+
"lang": "tr"
|
| 33 |
+
}
|