File size: 2,747 Bytes
e8da4c1
 
 
 
e7f6e85
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e8da4c1
 
e7f6e85
e8da4c1
 
 
 
 
 
 
 
e7f6e85
 
3bdc95b
e7f6e85
 
 
 
 
 
e8da4c1
 
e7f6e85
e8da4c1
 
 
 
 
 
 
 
e7f6e85
e8da4c1
 
 
 
 
 
 
e7f6e85
e8da4c1
e7f6e85
e8da4c1
 
 
 
 
4ccb997
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e8da4c1
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
---
language:
- ru
---
# T-pro-it-1.0


## Description

T-pro-it-0.1 was trained in bf16. 

Detailed model card’s coming soon…

### 📚 Dataset

Detailed model card’s coming soon…

## 📊 Benchmarks

Detailed model card’s coming soon…
Here we present the results of T-pro-it-1.0 on automatic benchmarks.

## 👨‍💻 Examples of usage


```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
torch.manual_seed(42)

model_name = "t-tech/T-lite-pro-1.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name, 
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

prompt = "Напиши стих про машинное обучение"
messages = [
    {"role": "system", "content": "Ты T-lite, виртуальный ассистент в Т-Технологии. Твоя задача - быть полезным диалоговым ассистентом."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=256
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

print(response)
```

Output:
```
В мире данных и алгоритмов, где путь просветления лежит,  
Машинное обучение — как звезда, что светом знаний сияет.  
Слои нейронов, как мозг огромный, в цифровой тишине дремлют,  
Изучают закономерности, скрытые в числах глубоко.

Оно учится на примерах, как ребёнок, открывая мир,  
На ошибках своих корректируясь, шаг за шагом к совершенству стремится.  
Где раньше требовалась рука человека, теперь сеть сама решает,  
Прогнозы точные строит, решения сложные принимает.

В облаках данных, как корабль, плывёт через шторм и спокойствие,  
Поиск закономерностей — его цель, открыть тайны бытия.  
От распознавания лиц до понимания речи,  
Машинное обучение — это ключ, что открывает двери.
```