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 library_name: adapter-transformers
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+# K23 MiniMed 모델 카드
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+K23 MiniMed는 Krew x Huggingface 2023 해커톤에서 원형석 멘토의 지도하에 개발된 Mistral 7b Beta Medical Fine Tune 모델입니다.
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+## 모델 세부사항
+
+- **개발자:** [Tonic](https://huggingface.co/Tonic)
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+- **후원:** [Tonic](https://huggingface.co/Tonic)
+- **공유자:** K23-Krew-Hackathon
+- **모델 유형:** Mistral 7B-Beta Medical Fine Tune 
+- **언어 (NLP):** 영어
+- **라이센스:** MIT
+- **Fine-tuning 기반 모델:** [Zephyr 7B-Beta](https://huggingface.co/HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta)
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+### 모델 출처
+- **저장소:** [github](https://github.com/Josephrp/AI-challenge-hackathon/blob/master/mistral7b-beta_finetune.ipynb)
+- **데모:** [pseudolab/K23MiniMed](https://huggingface.co/spaces/pseudolab/K23MiniMed)
+## 사용법
+이 모델은 교육 목적으로만 의학 질문 답변을 위한 대화형 애플리케이션용입니다.
+### 직접 사용
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+Gradio 챗봇 앱을 만들어 의학적 질문을 하고 대화식으로 답변을 받습니다.
+
+### 하류 사용
+
+이 모델은 교육용으로만 사용됩니다. 추가적인 Fine-tuning과 사용 예시로는 공중 보건 & 위생, 개인 보건 & 위생, 의학 Q & A가 있습니다.
+
+### 추천사항
+
+사용 전에 항상 이 모델을 평가하고 벤치마킹하십시오. 사용 전에 편향을 평가하십시오. 그대로 사용하지 마시고 추가적으로 Fine-tuning하십시오.
+
+## 훈련 세부사항
+
+모델의 훈련 손실은 다음과 같습니다:
+| 단계 | 훈련 손실 |
+|------|--------------|
+| 50   | 0.993800     |
+| 100  | 0.620600     |
+| 150  | 0.547100     |
+| 200  | 0.524100     |
+| 250  | 0.520500     |
+| 300  | 0.559800     |
+| 350  | 0.535500     |
+| 400  | 0.505400     |
+### 훈련 데이터
+모델의 학습 가능한 매개변수: 21260288, 모든 매개변수: 3773331456, 학습 가능한 %: 0.5634354746703705.
+
+### 결과
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+global_step=400에서의 훈련 손실은 0.6008514881134033입니다.
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+## 환경 영향
+
+모델의 환경 영향은 머신러닝 영향 계산기를 사용하여 계산할 수 있습니다. 추정을 제공하기 위해서는 더 많은 세부 정보가 필요합니다.
+
+## 기술 사양 
+
+### 모델 아키텍처와 목표
+
+모델은 특정 설정을 가진 PeftModelForCausalLM을 사용합니다.
+
+### 컴퓨팅 인프라
+
+#### 하드웨어
+
+모델은 A100 하드웨어에서 훈련되었습니다.
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+#### 소프트웨어
+
+사용된 소프트웨어에는 peft, torch, bitsandbytes, python, 그리고 huggingface가 포함됩니다.
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+## 모델 카드 작성자
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+[Tonic](https://huggingface.co/Tonic)
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+## 모델 카드 연락처
+
+[Tonic](https://huggingface.co/Tonic)
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 # Model Card for K23 MiniMed
 
 This is a Mistral 7b Beta Medical Fine Tune with a short number of steps , inspired by [Wonhyeong Seo](https://www.huggingface.co/wseo) great mentorship during Krew x Huggingface 2023 hackathon.