File size: 3,955 Bytes
d44e076 ab17beb d44e076 4615351 d44e076 4e19526 d44e076 4615351 1aa67e7 4615351 1aa67e7 4615351 1aa67e7 4615351 1aa67e7 4615351 1aa67e7 4615351 3830887 bfb6d4c 3830887 bfb6d4c 3830887 4615351 d44e076 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 |
---
license: apache-2.0
library_name: peft
tags:
- trl
- sft
- generated_from_trainer
base_model: TheBloke/typhoon-7B-GPTQ
model_creator: SCB 10X
model_name: Typhoon 7B
model_type: mistral
model-index:
- name: typhoon-7b-chat-alpaca
results: []
datasets:
- Thaweewat/alpaca-cleaned-52k-th
language:
- th
pipeline_tag: text-generation
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# typhoon-7b-chat-alpaca
This model is a fine-tuned version of [TheBloke/typhoon-7B-GPTQ](https://huggingface.co/TheBloke/typhoon-7B-GPTQ) on the [Alpaca-TH](https://huggingface.co/datasets/Thaweewat/alpaca-cleaned-52k-th) dataset.
## Usage
```python
from peft import AutoPeftModelForCausalLM
from transformers import GenerationConfig, AutoTokenizer
import torch
import time
def generate_response(input_text: str) -> str:
"""
Generate a response for the given input text using the Typhoon-7B model.
Parameters:
input_text (str): The input text prompt.
Returns:
str: The generated response.
"""
# Initialize the tokenizer and model only once
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Thaweewat/typhoon-7b-chat-alpaca")
model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(
"Thaweewat/typhoon-7b-chat-alpaca",
low_cpu_mem_usage=True,
return_dict=True,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="cuda")
generation_config = GenerationConfig(
do_sample=True,
top_k=1,
temperature=0.5,
max_new_tokens=300,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
# Tokenize input
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
# Generate outputs
st_time = time.time()
outputs = model.generate(**inputs, generation_config=generation_config)
# Decode and print response
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(f"Response time: {time.time() - st_time} seconds")
return response
# Sample usage:
input_text = "###Human: ใครคือนายกไทยคนปัจจุบัน ###Assistant: "
print(generate_response(input_text))
"""
นายกรัฐมนตรีคนปัจจุบันของไทยคือพลเอกประยุทธ์ จันทร์โอชา เขาดำรงตำแหน่งนี้ตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2557
และได้รับเลือกอีกครั้งในการเลือกตั้งทั่วไปในปี 2562 เขาเป็นนายทหารที่เกษียณอายุแล้วและเคยดำรงตำแหน่งผู้บัญชาการ
ทหารบกและผู้บัญชาการทหารสูงสุดมาก่อน เขาเป็นผู้นำรัฐบาลทหารตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2557 จนถึงเดือนธันวาคม 2559
และเป็นผู้นำรัฐบาลพลเรือนตั้งแต่เดือนธันวาคม 2559 จนถึงปัจจุบัน เขาเป็นผู้นำรัฐบาลที่ดำรงตำแหน่งยาวนานที่สุดในประวัติศาสตร์ของไทย
"""
```
### Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 0.0002
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- mixed_precision_training: Native AMP
### Framework versions
- PEFT 0.7.1
- Transformers 4.37.0.dev0
- Pytorch 2.1.2+cu121
- Datasets 2.16.0
- Tokenizers 0.15.0 |