Instructions to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with Transformers:

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

pipe = pipeline("text-generation", model="nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

# Load model directly
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF", dtype="auto")

llama-cpp-python

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF",
	filename="model-q4_k_m.gguf",
)

llm.create_chat_completion(
	messages = [
		{
			"role": "user",
			"content": "What is the capital of France?"
		}
	]
)

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

llama.cpp

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with llama.cpp:

Install (macOS, Linux)

curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Use pre-built binary

# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Build from source code

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

LM Studio
Jan

vLLM

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

SGLang

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF 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 "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF" \
    --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": "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF",
		"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 "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF" \
        --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": "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Ollama
How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with Ollama:
```
ollama run hf.co/nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M
```

Unsloth Studio

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF 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 nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF 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 nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF to start chatting

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Configure the model in Pi

# Install Pi:
npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Hermes Agent new

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Configure Hermes

# Install Hermes:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
# Point Hermes at the local server:
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1
hermes config set model.default nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat new

OpenClaw new

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Configure OpenClaw

# Install OpenClaw:
npm install -g openclaw@latest
# Register the local server and set it as the default model:
openclaw onboard --non-interactive --mode local \
  --auth-choice custom-api-key \
  --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \
  --custom-model-id "nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M" \
  --custom-provider-id llama-cpp \
  --custom-compatibility openai \
  --custom-text-input \
  --accept-risk \
  --skip-health

Run OpenClaw

openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"

Docker Model Runner
How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF

Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli (TYMM) ile uyumlu rubrik üretimi ve öğrenci cevabı puanlama için, Qwen3-8B üzerinden iki aşamalı (QLoRA SFT + GRPO) ince ayar yapılmış modelin Q4_K_M GGUF sürümü.

Görevler

Model iki görevi tek bir checkpoint üzerinde yürütür:

rubrik_uretimi — Öğrenme çıktısı, süreç bileşenleri (SB) ve senaryo temelli açık uçlu sorudan, her SB'yi kapsayan 4 düzeyli (Tam / Yeterli / Gelişmekte / Başlangıç) dereceli puanlama anahtarını JSON olarak üretir.
cevap_puanlama — Üretilen rubriğe göre öğrenci cevabını ölçüt bazında puanlar, her puana cevaptan kanıt gösteren gerekçe ve genel geri bildirim üretir.

Her iki görevin de çıktısı katı JSON şeması ile sınırlandırılmıştır.

Veri Seti

TYMM_VeriSeti_Taslak.xlsx (Sorular / Rubrikler / Cevaplar sayfaları) Excel'inden türetilen master.jsonl kullanıldı:

Kaynak: 6. sınıf Bilişim Teknolojileri ve Yazılım yıllık planı esas alınarak hazırlanan 10 çekirdek senaryo
Çoklu görev formatı: her soru için 1 rubrik_uretimi + her öğrenci cevabı için 1 cevap_puanlama kaydı
Kazanım-bazlı train / val ayrımı Split sütunundan korundu

Veri toplama TYMM süreç bileşeni (SB) etiketlemesiyle yapıldı; rubrikler her SB'yi en az bir ölçütle karşılayacak biçimde insan eliyle yazıldı.

Eğitim

Temel model: Qwen/Qwen3-8B Donanım: H100 / RTX PRO 6000 Blackwell (Google Colab, checkpointler Google Drive'a)

Aşama 1 — QLoRA SFT (`trl.SFTTrainer`)

LoRA: r=32, alpha=64, dropout=0.05, hedef modüller q/k/v/o/gate/up/down_proj
3 epoch, efektif batch 16 (bs=4, ga=4), lr=2e-4, cosine, warmup=0.05
bf16 + tf32, gradient checkpointing, assistant_only_loss=True, max_length=4096

Epoch	Train Loss	Val Loss	Token Acc
1	0.4222	0.3185	0.9275
2	0.1634	0.2755	0.9404
3	0.1642	0.2718	0.9400

Aşama 2 — GRPO (`trl.GRPOTrainer`)

SFT adaptörü birleştirilip ikinci bir LoRA üzerinden GRPO ile pekiştirildi.

2 epoch, num_generations=4, max_completion_length=1536
lr=5e-6, beta=0.04, temperature=0.8
enable_thinking=False (Qwen3 thinking modu kapalı), mask_truncated_completions=True

Altı ödül fonksiyonu (ağırlıklar reward_weights=[1.0, 2.0, 0.5, 0.5, 2.0, 1.0]):

#	Fonksiyon	Görev	Açıklama
1	`r_format`	her ikisi	JSON şema bütünlüğü
2	`r_uyum`	cevap_puanlama	altın puana yakınlık (1 - ortalama mutlak fark / 3)
3	`r_tutarlilik`	cevap_puanlama	`toplam = Σ ölçüt` ve `maks = 4 × ölçüt sayısı`
4	`r_gerekce`	cevap_puanlama	gerekçe uzunluğu/kalitesi
5	`r_kapsama`	rubrik_uretimi	tüm SB'lerin kapsanma oranı
6	`r_duzey`	rubrik_uretimi	düzeyler arası ayırt edicilik (Jaccard)

98 adımda toplam ödül ~3.0 → ~3.9 bandına oturdu; r_format 1.0'a, r_kapsama 0.5–1.0 bandına yerleşti.

Değerlendirme

puanlama_val.jsonl üzerinde ölçüt bazlı puan tahminleri için:

Metrik	Değer
Ölçüt sayısı	21
QWK	0.9698
MAE	0.095
Tam eşleşme	90.5%

Karşılaştırma için, model çıktısı insan eliyle yazılmış altın rubrik ve altın puanlarla hizalı; örnek bir oturumda (akıllı saat / yazıcı / USB bellek senaryosu) RAG ile BTYAB1.1 — Bilişim Teknolojilerini Sınıflandırma kazanımı seçildiğinde üç süreç bileşenini de karşılayan rubrik ve öğrenciye dönük geri bildirim üretildi.

Kullanım

llama.cpp ile:

Sistem promptu olarak repoda kullanılan iki şablondan birini ver:

Rubrik üretimi için: TYMM rubrik şablonu (4 düzeyli puan ölçeği, SB → ölçüt eşlemesi zorunlu, çıktı katı JSON)
Cevap puanlama için: ölçüt bazlı puan + cevaptan kanıt içeren gerekçe + toplam/maks/yüzde/genel_geri_bildirim (çıktı katı JSON)

Üretimde enable_thinking=False ile çalıştırılması önerilir.

Sınırlamalar

Veri seti küçük (10 çekirdek senaryo / 6. sınıf BTY); diğer sınıf ve derslerde performans test edilmedi.
Q4_K_M nicemleme, JSON şema disiplinini bf16'ya kıyasla bir miktar gevşetebilir; üretimde şema doğrulaması ve gerekirse yeniden örnekleme önerilir.
Puanlama altın puanlarla yüksek uyum gösterse de yüksek riskli karar süreçlerinde (sınıf geçme, sertifika) insan denetimi gereklidir.

Downloads last month: 30

GGUF

Model size

8B params

Architecture

qwen3

Hardware compatibility

4-bit

Model tree for nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF

Base model

Qwen/Qwen3-8B-Base

Finetuned

Qwen/Qwen3-8B

Quantized

(344)

this model

TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF

Görevler

Veri Seti

Eğitim

Aşama 1 — QLoRA SFT (trl.SFTTrainer)

Aşama 2 — GRPO (trl.GRPOTrainer)

Değerlendirme

Kullanım

Sınırlamalar

Model tree for nypgd/TYMM-Rubrik-Qwen3-8B-GGUF

Aşama 1 — QLoRA SFT (`trl.SFTTrainer`)

Aşama 2 — GRPO (`trl.GRPOTrainer`)