Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,135 @@
----
-license: llama3.3
----
+---
+license: llama3.3
+---
+README.md
+Mô hình XaXeXu
+Đây là mô hình LLM đã được tinh chỉnh từ Meta-Llama-3-8B sử dụng QLoRA để giảm chi phí tính toán nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao. Mục đích của mô hình là sinh output kết quả từ bộ dữ liệu ELYZA-tasks-100.
+
+1. Cài đặt môi trường
+Đầu tiên, cài đặt các thư viện cần thiết:
+
+bash
+Sao chép mã
+pip install transformers bitsandbytes accelerate peft datasets torch
+Ngoài ra, cần đăng nhập vào Hugging Face CLI để tải mô hình:
+
+bash
+Sao chép mã
+huggingface-cli login
+2. Tải mô hình
+Dưới đây là cách tải tokenizer và mô hình đã tinh chỉnh:
+
+python
+Sao chép mã
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
+
+model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"
+
+# Cấu hình nén QLoRA
+bnb_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit=True,
+    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
+    bnb_4bit_quant_type="nf4",
+    bnb_4bit_use_double_quant=False,
+)
+
+# Tải tokenizer và mô hình
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    device_map="auto",
+    quantization_config=bnb_config,
+    torch_dtype=torch
+
+
+
+
+
+Bạn đã nói:
+viết bằng tiếng nhật
+ChatGPT đã nói:
+ChatGPT
+以下は、Hugging Face上のxaxexu/XaXeXuリポジトリのREADME.mdの完全なサンプルです。
+
+XaXeXuモデル
+このリポジトリには、Meta-Llama-3-8BをベースにQLoRAを使用してファインチューニングされたXaXeXuモデルが含まれています。
+日本語のベンチマーク ELYZA-tasks-100 に対して高精度な結果を出力するために設計されています。
+
+環境構築
+以下のライブラリをインストールすることで環境をセットアップできます。
+
+bash
+Sao chép mã
+pip install transformers bitsandbytes accelerate peft datasets
+Hugging Faceアカウントでログインする必要があります。
+
+bash
+Sao chép mã
+huggingface-cli login
+モデルのダウンロード
+モデルはHugging Faceから直接ダウンロードできます。
+
+python
+Sao chép mã
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
+import torch
+
+# モデル名
+model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"
+
+# 量子化設定 (QLoRA用)
+bnb_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit=True,
+    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
+    bnb_4bit_quant_type="nf4",
+    bnb_4bit_use_double_quant=False,
+)
+
+# トークナイザーとモデルのロード
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    device_map="auto",
+    quantization_config=bnb_config,
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+)
+ベンチマークデータのダウンロード
+ELYZA-tasks-100データセットを使用します。
+
+python
+Sao chép mã
+from datasets import load_dataset
+
+# データセットのロード
+dataset = load_dataset("elyza/ELYZA-tasks-100", split="test")
+print(dataset)
+モデルの実行と出力
+入力データを処理し、出力を生成してoutput_results.jsonlとして保存します。
+
+python
+Sao chép mã
+import json
+
+# ベンチマークデータの入力から出力を生成
+results = []
+for sample in dataset:
+    input_text = sample["input"]
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)
+    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
+    output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    results.append({"input": input_text, "output": output_text})
+
+# JSONL形式で結果を保存
+with open("output_results.jsonl", "w", encoding="utf-8") as f:
+    for result in results:
+        f.write(json.dumps(result, ensure_ascii=False) + "\n")
+
+print("出力結果は 'output_results.jsonl' に保存されました。")
+出力例
+output_results.jsonlのサンプル内容：
+
+json
+Sao chép mã
+{"input": "日本の経済成長について説明してください。", "output": "日本の経済成長は主に高度経済成長期に急速に進みました..."}
+{"input": "古代ギリシャの哲学者について教えてください。", "output": "古代ギリシャの哲学者には、ソクラテス、プラトン、アリストテレスがいます..."}