LLaMa3-8b-WangchanX-sft-Full

Built with Meta Llama 3 (Fine tuning with Qlora)

This model is based on WangchanX Fine-tuning Pipeline.

GitHub: WangchanX Fine-tuning Pipeline.

License: Meta Llama 3 Community License

Meta Llama 3 is licensed under the Meta Llama 3 Community License, Copyright © Meta Platforms, Inc. All Rights Reserved.

Train Example

Train WangchanX pipeline: Colab This model train on public dataset around 22GB.

Inference Example

Run on Colab

Prepare your model and tokenizer:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Model path
path = "airesearch/LLaMa3-8b-WangchanX-sft-Full"

# Device
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

# Load tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, device_map="auto")

Define chat messages:

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful, respectful and honest assistant. Your answers should not include any harmful,
unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially
unbiased and positive in nature. If you don’t know the answer to a question, please don’t share false information. please answer the question in Thai."},
    {"role": "user", "content": "บอกเทคนิคการเรียนที่มีประสิทธิภาพ"},
]

Tokenize chat messages:

tokenized_chat = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(device)
print(tokenizer.decode(tokenized_chat[0]))
Output:
<|user|>
บอกเทคนิคการเรียนที่มีประสิทธิภาพ<|end_of_text|>
<|assistant|>

Generate responses:

outputs = model.generate(tokenized_chat, max_length=2048)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
Output:
<|user|>
บอกเทคนิคการเรียนที่มีประสิทธิภาพ<|end_of_text|>
<|assistant|>
ใช้เวลาให้เป็นประโยชน์ ลองทำสมาธิก่อนค่อยอ่านหนังสือ ดูว่าวิธีการศึกษาทำได้ดีที่สุดแค่ไหน ให้จดโน้ตขณะฟังเลกเชอร์ในห้องเรียน ทำข้อสอบฝึกตัวเอง ถ้าตอบผิดให้ค้นหาเพิ่มเติมเอง อย่าลืมอ่านทบทวนก่อนสอบ!
Downloads last month
542
Safetensors
Model size
8.03B params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for airesearch/LLaMa3-8b-WangchanX-sft-Full

Quantizations
4 models