Lyra-Uz/README.md

license, language, base_model, library_name, tags, pipeline_tag

license	language	base_model	library_name	tags	pipeline_tag
apache-2.0	uz en	mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3	transformers	text-generation-inference summarization translation question-answering	text-generation

LYRA-Uz

LYRA-Uz — o‘zbek tilida yuqori sifatli ko‘rsatmalarni bajaruvchi (instruction-tuned) ochiq manbali til modeli. Mistral-7B-Instruct-v0.3 arxitekturasi asosida o‘zbek va ingliz tillaridagi maʼlumotlar bilan maxsus oʻqitilgan. Apache 2.0 litsenziyasi bilan erkin foydalanish mumkin.

Asosiy imkoniyatlari

• Savol-javob — o‘zbek tilidagi umumiy bilim savollariga javob beradi
• Matnni umumlashtirish — uzoq matnlarni qisqacha bayon qiladi
• Tarjima — o‘zbek ↔ ingliz tillari o‘rtasida tarjima qiladi
• Matn tasnifi — yangiliklar, hissiy tahlil va boshqa toifalarga ajratadi
• Ko‘rsatmalarni bajarish — berilgan vazifani ingliz va o‘zbek tillarida tushunib, bajaradi

Tezkor ishlatish

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Abduqodir06/Lyra-Uz")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Abduqodir06/Lyra-Uz",
    load_in_4bit=True,
    device_map="auto"
)

prompt = "O'zbekiston poytaxti qaysi?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

LYRA loyihasi haqida

Ushbu model LYRA (Large Uzbek Language Reasoning Architecture) loyihasining bir qismidir. To‘liq loyiha quyidagi bosqichlarni o‘z ichiga oladi (hozirda ustida ish olib borilmoqda):

1. Tokenizer optimallashtirish — o‘zbek tili morfologiyasiga mos BPE
2. RAG va veb-qidiruv — bilimlarni real vaqtda qidirib javob berish
3. Deploy — FastAPI, Telegram bot va ommaviy foydalanish

Hozirgi holat: Ushbu repo’dagi model LYRA loyihasining birinchi tayyor komponentidir. Qo‘shimcha funksiyalar (RAG, veb-qidiruv, maxsus tokenizator) ustida ish olib borilmoqda.

Texnik maʼlumotlar

Xususiyat	Qiymat
Parametrlar soni	7 milliard
Arxitektura	Mistral-7B-Instruct-v0.3
Litsenziya	Apache 2.0
GPU talabi (FP16)	~14.5 GB VRAM
GPU talabi (4-bit)	~4.5 GB VRAM
Tillari	o‘zbek (asosiy), ingliz