metadata

language: es
datasets:
  - Xelta/response_mongo_text
metrics:
  - accuracy
tags:
  - llama
  - 4bit
  - lora
model-index:
  - name: llama-2-7b-miniXelta
    results:
      - task:
          type: text-generation
          name: Text Generation
        dataset:
          name: response_mongo_text
          type: Xelta/response_mongo_text
        metrics:
          - name: Accuracy
            type: accuracy
            value: 0.95

Llama-2-7b-miniXelta

Este es un modelo ajustado a partir del modelo Llama-2-7b-chat-hf utilizando LoRA y precisión de 4 bits. Ha sido entrenado con el conjunto de datos Xelta/response_mongo_text.

Uso

Puedes usar este modelo para generación de texto de la siguiente manera:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "username/llama-2-7b-miniXelta"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Quiero inscribirme, soy Mattias y mi edad es 28 años"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))