---
license: cc-by-4.0
language:
- tr
- en
datasets:
- berhaan/Turkish-CodeAlpaca-20k
base_model: vngrs-ai/Kumru-2B-Base
pipeline_tag: text-generation
tags:
- kumru
- mistral
- code-generation
- turkish
- qlora
library_name: transformers
---

# 🦜 Kumru-2B-CodeAlpaca (Turkish Code Generation Model)

## Model Summary
**Kumru-2B-CodeAlpaca**, Türkçe kod üretimi görevleri için fine-tune edilmiş bir dil modelidir.
Model, **vngrs-ai/Kumru-2B-Base** tabanlı olup **Turkish-CodeAlpaca-20k** veri kümesiyle
**QLoRA** yöntemi (4-bit LoRA adaptasyonu) kullanılarak eğitilmiştir.

Model, Türkçe komutlardan Python, SQL, HTML, PHP ve C gibi dillere kod üretebilir.

---

## 🧠 Model Details
| Özellik | Değer |
|----------|--------|
| **Base Model** | [vngrs-ai/Kumru-2B-Base](https://huggingface.co/vngrs-ai/Kumru-2B-Base) |
| **Fine-tune Dataset** | [berhaan/Turkish-CodeAlpaca-20k](https://huggingface.co/datasets/berhaan/Turkish-CodeAlpaca-20k) |
| **Parameters** | ≈ 2B |
| **Method** | QLoRA (4-bit, NF4 quantization) |
| **Framework** | 🤗 Transformers + TRL + PEFT |
| **Language** | Turkish (primary), English (secondary code syntax) |
| **License** | CC-BY-4.0 |
| **Author** | [@berhaan](https://huggingface.co/berhaan) |

---

## ⚙️ Training Configuration
| Parametre | Değer |
|------------|--------|
| **Hardware** | NVIDIA A100 40GB |
| **Batch Size** | 8 × 2 (gradient accumulation) |
| **Sequence Length** | 512 |
| **Learning Rate** | 2e-4 |
| **Epochs** | 3 |
| **Optimizer** | paged_adamw_8bit |
| **Precision** | bfloat16 |
| **LoRA Config** | r=16, α=32, dropout=0.05 |

---

## 📊 Evaluation Results
(expected +30–50%)

> Fine-tuned model, Türkçe kodlama görevlerinde taban modele göre belirgin gelişme göstermiştir.
> Özellikle Python ve SQL örneklerinde daha kısa ve doğru fonksiyonlar üretmektedir.

---

## 💻 Usage Example

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "berhaan/kumru-2b-codealpaca"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, 
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    device_map="auto"
)

prompt = "Girilen sayının asal olup olmadığını kontrol eden bir Python fonksiyonu yaz. Yalnızca kodu döndür."

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", return_token_type_ids=False).to(model.device)

outputs = model.generate(
    **inputs, 
    max_new_tokens=128, 
    repetition_penalty=1.15,
    no_repeat_ngram_size=5,
    do_sample=False, # Tutarlı (asal sayı) çıktısı almak için
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
)
output_text = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print("--- ÜRETİLEN KOD ---")
print(output_text.strip())
```
"""

--- ÜRETİLEN KOD ---
# Asal sayı kontrolü
def is_prime(num):
    if num < 2:
        return False
    for i in range(2, int(num**0.5) + 1):
        if num % i == 0:
            return False
    return True
"""
## ⚖️ Limitations & Biases
Kumru-2B-CodeAlpaca, Türkçe kod üretiminde oldukça başarılı olsa da aşağıdaki sınırlamalara dikkat edilmelidir:

- **Dil Uyumu:** Model, yalnızca Türkçe açıklama ve talimatlar üzerinde eğitildiği için İngilizce promptlarda performansı düşebilir.
- **Kod Tutarlılığı:** Uzun veya çok adımlı algoritmalarda bazen gereksiz tekrarlar veya fazladan çıktılar üretebilir.
- **Çıktı Güvenliği:** Üretilen kodlar doğrudan çalıştırılmadan önce mutlaka gözden geçirilmelidir; çünkü mantıksal veya sözdizimsel hatalar oluşabilir.
- **Yaratıcılık – Doğruluk Dengesi:** `temperature` parametresi yükseltildiğinde yaratıcı ama hatalı kodlar üretebilir.

Model, profesyonel geliştiriciler için yardımcı araç olarak kullanılmalı, doğrudan üretim ortamlarında denetimsiz kullanılmamalıdır.

---

## 🌱 Environmental Impact
| Özellik | Değer |
|----------|--------|
| **GPU** | NVIDIA A100 (40 GB) |
| **Training Süresi** | ~1.5 saat |

Eğitim süreci sırasında enerji verimliliği için karma hassasiyet (bfloat16) ve 4-bit quantization kullanılmıştır.

---

## 📚 Citation

**APA:**
> Berhan A. (2025). *Kumru-2B-CodeAlpaca: A Turkish Instruction-Tuned Code Generation Model*. Hugging Face. https://huggingface.co/berhaan/kumru-2b-codealpaca

**BibTeX:**
```bibtex
@misc{berhaan2025kumru2bcodealpaca,
  author = {Berhan, A.},
  title = {Kumru-2B-CodeAlpaca: A Turkish Instruction-Tuned Code Generation Model},
  year = {2025},
  howpublished = {\url{[https://huggingface.co/berhaan/kumru-2b-codealpaca](https://huggingface.co/berhaan/kumru-2b-codealpaca)}},
}