ๅบไบSakura-14B-Qwen2beta-Base-v2๏ผๅจ815ๆฌๆฅๆ่ฝปๅฐ่ฏด็้ฉ็็ฟป่ฏๆฐๆฎไธๅพฎ่ฐ
ๆจกๅไป ๆฏๆ้ฉๆโๆฅๆ็็ฟป่ฏ
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig
model_path = 'CjangCjengh/LN-ko2ja-14B-v0.1'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map='auto', trust_remote_code=True).eval()
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
# ๆฎต่ฝไน้ด็จ\nๅ้
text = '''์ฌ์์ ๋ค์ด ์์ ๋ค์ ์ฒซ ๊ฒฝํ์ ๋ํ ์ด์ผ๊ธฐ๋ฅผ ํ๋ ๊ฑธ ๋ค์ ์ ์ด ์๋๊ฐ.
๋ฌผ๋ก ์ฌ๊ธฐ์ ์ฒซ ๊ฒฝํ์ด๋ผ๋ ๊ฒ์ ์ฒ์์ผ๋ก ์ผ์๋ฅผ ์จ๋ค๋ ๊ฐ ์ฒ์์ผ๋ก ์ ์ ๋ง์
๋ดค๋ค๋ ๊ฐ ๊ทธ๋ฐ ๊ฒ์ด ์๋๋ผ, ๋ช
์ค๊ณตํ ๊ทธ๋ ๊ณ ๊ทธ๋ฐ ์๋ฏธ์์์ ์ฒซ ๊ฒฝํ์ด๋ค.
โ์ฐ, ์ฐ๋ฆฌ๊ฐโฆโฆ ์ฒ์์ผ๋ก ๊ทธ, ๊ทธ๊ฑธ ํ ๊ฑฐ๋ ๋ง์ด์ผ.โ
๊ทธ๋ ๊ฒ ๋งํ ๊ฒ์ ์ํ์ ์์ ์๋ ๊ฐ์ ๊ต๋ณต์ ์๋
์๋ค. ๋ฅ๊ทผ ์ผ๊ตด์ ์ปค๋ค๋ ๊ฐ์ ๋๋์๋ฅผ ์ง๋, ๋ถ๋๋ฌ์ด ๋จธ๋ฆฌ์นด๋ฝ์ ์ด๊นจ ์๋ก ๋์ด๋จ๋ฆฌ๊ณ ์๋ ์๋
๋ค. ์ ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์์ ํ ๋ชจ๋ฒ์ ๊ฐ์ ๋ณด์ด๋ ์ธ์์ด๊ณ ๋ชธ์ง๋ ์๋ดํ ํธ์ด์ง๋ง, ๊ต๋ณต ์์๋ฅผ ๋งคํน์ ์ผ๋ก ๋ถํ์ด ์ค๋ฅด๊ฒ ํ๊ณ ์๋ ๊ฐ์ด๋งํผ์ ์์ ํ์ง๋ ์๋ดํ์ง๋ ์์๋ค. ๋ชธ์ ์์ธ ๋ฆฐ ์์ธ ํ์ ๋ ํ์ด ๊ฐ์ด์ ์์์์ ์๋ฐํ๊ณ ์์ด, ๋ชธ์ ์์ง์ผ ๋๋ง๋ค ๊ทธ ์ค๊ณฝ์ด ๋ถ๋๋ฝ๊ฒ ์ผ๊ทธ๋ฌ์ก๋ค.'''
# ๆๆฌ้ฟๅบฆๆงๅถๅจ1024ไปฅๅ
assert len(text) < 1024
messages = [
{'role': 'user', 'content': f'ๆฅๆฌ่ชใซ่จณใใฆใใ ใใ\n{text}'}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors='pt').to('cuda')
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=1024
)
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)
- Downloads last month
- 12