|
--- |
|
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 |
|
--- |
|
|
|
<!-- 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, |
|
repetition_penalty=1.1, |
|
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 |
