TUSGPT-TR-Medical-9B

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "turkerberkdonmez/TUSGPT-TR-Medical-9B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen tıp alanında uzmanlaşmış, Türkçe yanıt veren bir yapay zeka asistanısın. Soruları doğru, kapsamlı ve anlaşılır biçimde yanıtla."},
    {"role": "user", "content": "Akut miyokard enfarktüsünün erken belirtileri nelerdir?"},
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=512,     # complex tasks için artırılabilir
    temperature=0.6,
    top_p=0.95,
    top_k=20,
    # min_p Transformers'ta her zaman desteklenmeyebilir; model config'ine bağlıdır.
    # Aşağıdakiler opsiyonel: tekrarları azaltmak için
    # repetition_penalty=1.15,
    # presence_penalty=0.3,
    do_sample=True,         # greedy decoding kapalı
)

print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True))