typhoon-7b-WangchanX-sft-Demo
This model is based on WangchanX Fine-tuning Pipeline.
GitHub: WangchanX Fine-tuning Pipeline. Pre-train model from scb10x/typhoon-7b and fine tuning with Qlora.
License: cc-by-nc-3.0
Train Example
Train WangchanX pipeline: Colab
Inference Example
Run on Colab
Prepare your model and tokenizer:
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Model path
path = "airesearch/typhoon-7b-WangchanX-sft-Demo"
# 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": "user", "content": "ลิเก กับ งิ้ว ต่างกันอย่างไร"},
]
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|>
ลิเก กับ งิ้ว ต่างกันอย่างไร
<|assistant|>
Generate responses:
outputs = model.generate(tokenized_chat, max_length=2048)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
Output:
<|user|>
ลิเก กับ งิ้ว ต่างกันอย่างไร
<|assistant|>
ต่างกันที่วัฒนธรรมการแสดง ลิเกเป็นละครเพลงของไทย ส่วนงิ้วเป็นการแสดงพื้นบ้านของจีน
- Downloads last month
- 3
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.