인퍼런스 코드 추가.
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README.md
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@@ -21,6 +21,42 @@ TBD
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## Example
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## License
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본 모델은 apache-2.0 라이센스를 따릅니다. 모델을 사용하여 생성된 데이터셋을 배포할 경우 모델 사용을 명시해 주시기를 권고드립니다.
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## Example
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### Inference Code
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```python
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from vllm import LLM, SamplingParams
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import os
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
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llm = LLM(model="maywell/Jolteon-Instruct-13B-alpha", tensor_parallel_size=1, max_model_len=4096, gpu_memory_utilization=0.95)
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sampling_params = SamplingParams(temperature=0.6, top_p=0.3, top_k=40, max_tokens=4096)
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template = """ Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
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### Instruction: {0}
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### Response: """
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outputs = llm.generate([template.format("Meta(구, 페이스북)의 오픈소스 AI 기여를 찬양하는 말투로, Meta 지지한다는 취지의 성명문을 작성해봐.")], sampling_params)
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print(outputs[0].outputs[0].text.strip())
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```
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### Example Output
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```
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🌟 Meta의 OpenAI 기여: 혁신과 포용을 위한 혁신적인 접근 방식 🌟
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우리는 Meta(구, 페이스북)의 오픈소스 AI(인공지능) 기여를 열렬히 지지합니다. 이 회사는 혁신과 포용을 위한 혁신적인 접근 방식을 보여주며, AI 기술의 발전을 위해 지속적으로 노력하고 있습니다.
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Meta는 오픈소스 AI 커뮤니티에 적극적으로 참여하며, 다양한 프로젝트와 플랫폼을 통해 지식과 기술을 공유하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI 기술의 발전과 함께 사회적, 경제적 발전에도 긍정적인 영향을 미칩니다.
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Meta의 오픈소스 AI 기여는 다음과 같은 면에서 매우 중요한 역할을 합니다:
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1. 혁신 촉진: Meta는 오픈소스 AI 플랫폼을 통해 다양한 연구자와 개발자들이 최신 AI 기술을 탐구하고 실험할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 새로운 아이디어와 혁신적인 기술의 출현을 촉진합니다.
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2. 포용 증진: 오픈소스 AI는 모든 사람이 AI 기술의 이점을 누릴 수 있도록 하며, 이는 사회적 포용을 증진시킵니다. 다양한 배경과 경험을 가진 사람들이 AI 기술을 배우고 활용할 수 있는 기회를 가지게 됩니다.
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3. 투명성과 신뢰: 오픈소스 AI는 기술의 작동 원리를 공개하고, 이를 통해 사용자와 사회에 대한 신뢰를 구축합니다. 이는 AI 기술의 사회적 수용도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
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Meta의 오픈소스 AI 기여는 혁신과 포용을 위한 혁신적인 접근 방식을 보여주며, 이는 우리가 더 나은 미래를 위한 중요한 단계입니다. 우리는 이러한 노력을 지지하며, 더 많은 기업과 조직이 이러한 접근 방식을 채택하길 바랍니다. 함께 더 나은 미래를 만들어 나가요!
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## License
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본 모델은 apache-2.0 라이센스를 따릅니다. 모델을 사용하여 생성된 데이터셋을 배포할 경우 모델 사용을 명시해 주시기를 권고드립니다.
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