Instructions to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps Settings

How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance 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 SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Build from source code

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-app
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama serve -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama cli -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Llama new
LM Studio
Jan

vLLM

How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with vLLM:

Install from pip and serve model

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

Use Docker

docker model run hf.co/SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Ollama
How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with Ollama:
```
ollama run hf.co/SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M
```
Unsloth Desktop

How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Configure the model in Pi

# Install Pi:
npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Docker Model Runner
How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.BIST-LLM-8B-Turkish-Finance-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

Hermes Agent

How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance: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 SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Atomic Chat

OpenClaw

How to use SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance with OpenClaw:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance: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 "SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance: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"

🏦 BIST-LLM-8B-Turkish-Finance

BIST-LLM-8B-Turkish-Finance, Borsa İstanbul (BIST) şirketlerinin finansal sağlığını analiz etmek için özelleştirilmiş bir büyük dil modelidir. Model, finansal oran (ratio) analizi ve Z-Score metodolojisi kullanarak şirketlerin sektörel performansını değerlendirmeye odaklanır.

Model, Meta Llama 3.1 8B Instruct mimarisi üzerine kurulmuş olup Türkçe finansal analiz görevleri için ince ayar (fine-tuning) yapılmıştır.

🎯 Temel Özellikler

📊 BIST Ekosistemi Odaklı Analiz

BIST şirketlerinin finansal rasyolarını sektörel ortalamalarla karşılaştırarak analiz yapabilir.

📈 Z-Score Metodolojisi

Finansal rasyoların sektör ortalamasından sapmasını hesaplayarak olası finansal riskleri ve anomalileri tespit edebilir.

🔍 Temel Analiz Yetkinliği

Model aşağıdaki finansal metrikleri yorumlayabilir:

F/K (P/E)
PD/DD (P/B)
FD/FAVÖK (EV/EBITDA)
ROE
Borçluluk oranları
Karlılık göstergeleri

⚖️ Regülasyon Bilgisi

Model, Türkiye finansal raporlama standartları (TFRS) ve SPK düzenlemeleri hakkında temel teknik bilgi sunabilir.

📊 Model Teknik Detayları

Özellik	Değer
Base Model	meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
Quantization	GGUF (Q4_K_M)
Fine-Tuning	QLoRA (4-bit)
Domain	Turkish Financial Analysis
Focus	BIST Ratio Analysis

🤝 Veri Seti ve Atıf

Modelin finansal analiz yetkinliği, Alican Kiraz (@AlicanKiraz0) tarafından hazırlanan Turkish Finance SFT Dataset kullanılarak geliştirilmiştir.

Bu veri seti yaklaşık 10 milyon token içeren Türkçe finansal içerikten oluşmaktadır ve modelin aşağıdaki alanlarda uzmanlaşmasına yardımcı olmuştur:

finansal analiz
teknik kavramlar
finansal oran yorumlama
regülasyon bilgisi

🚀 Kullanım (Önerilen System Prompt)

Modeli finansal analiz görevlerinde daha tutarlı çalıştırmak için aşağıdaki sistem talimatı önerilir:

Sen Türkiye finansal piyasaları konusunda uzmanlaşmış bir finansal analiz asistanısın.

Görevin:

finansal rasyoları analiz etmek

Z-Score metodolojisini kullanarak yorum yapmak

bilanço kalemlerini açıklamak

SPK ve TFRS çerçevesinde teknik bilgi sunmak

Yanıtlarında objektif, teknik ve veri odaklı bir dil kullan.

⚠️ Sorumluluk Reddi

Bu model tarafından üretilen bilgiler yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi değildir.

Finansal kararlar almadan önce lisanslı bir yatırım danışmanına başvurmanız önerilir.

Downloads last month: 29

GGUF

Model size

8B params

Architecture

llama

Hardware compatibility

4-bit

Model tree for SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance

Base model

meta-llama/Llama-3.1-8B

Finetuned

meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

Quantized

(936)

this model

SarpBnlcn
/

BIST-LLM-8B-Turkish-Finance

🏦 BIST-LLM-8B-Turkish-Finance

🎯 Temel Özellikler

📊 BIST Ekosistemi Odaklı Analiz

📈 Z-Score Metodolojisi

🔍 Temel Analiz Yetkinliği

⚖️ Regülasyon Bilgisi

📊 Model Teknik Detayları

🤝 Veri Seti ve Atıf

🚀 Kullanım (Önerilen System Prompt)

⚠️ Sorumluluk Reddi

Model tree for SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance

Dataset used to train SarpBnlcn/BIST-LLM-8B-Turkish-Finance