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 - Alpaca
 - Llama 2
 - Q&A
+library_name: peft
 ---
 
 ![Logo Bode LLM](https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br/blob/main/Logo_Bode_LLM.jpg)
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 # BODE
 
-Bode é um modelo de linguagem (LLM) para o português desenvolvido a partir do modelo Llama 2 por meio de fine-tuning no dataset Alpaca. Este modelo é projetado para tarefas de processamento de linguagem natural em português, como geração de texto, tradução automática, resumo de texto e muito mais.
+Bode é um modelo de linguagem (LLM) para o português desenvolvido a partir do modelo Llama 2 por meio de fine-tuning no dataset Alpaca, traduzido para o português pelos autores do [Cabrita](https://huggingface.co/22h/cabrita-lora-v0-1). Este modelo é projetado para tarefas de processamento de linguagem natural em português, como geração de texto, tradução automática, resumo de texto e muito mais.
 
 ## Detalhes do Modelo
 
@@ -36,36 +37,78 @@ Bode é um modelo de linguagem (LLM) para o português desenvolvido a partir do
 Você pode usar o Bode facilmente com a biblioteca Transformers do HuggingFace. Aqui está um exemplo simples de como carregar o modelo e gerar texto:
 
 ```python
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-
-model_name = "recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
-
-input_text = "Bode é um modelo de linguagem muito eficiente para o português."
-input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
-output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
-
-generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
-print(generated_text)
+config = PeftConfig.from_pretrained(llm_model)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, trust_remote_code=True, return_dict=True, load_in_8bit=True, device_map='auto')
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
+model = PeftModel.from_pretrained(model, llm_model)
+model.eval()
+
+#Testando geração de texto
+
+def generate_prompt(instruction, input=None):
+    if input:
+        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
+
+### Instrução:
+{instruction}
+
+### Entrada:
+{input}
+
+### Resposta:"""
+    else:
+        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
+
+### Instrução:
+{instruction}
+
+### Resposta:"""
+     
+generation_config = GenerationConfig(
+    temperature=0.2,
+    top_p=0.75,
+    num_beams=4,
+)
+
+def evaluate(instruction, input=None):
+    prompt = generate_prompt(instruction, input)
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
+    generation_output = model.generate(
+        input_ids=input_ids,
+        generation_config=generation_config,
+        return_dict_in_generate=True,
+        output_scores=True,
+        max_new_tokens=256
+    )
+    for s in generation_output.sequences:
+        output = tokenizer.decode(s)
+        print("Resposta:", output.split("### Resposta:")[1].strip())
+
+evaluate("O que é um bode?")
 ```
 
 ## Treinamento e Dados
 
-O modelo Bode foi treinado por fine-tuning a partir do modelo Llama 2 usando o dataset Alpaca em português. O dataset Alpaca contém X milhões de amostras de texto em português, coletadas de [fontes] e pré-processadas para o treinamento do modelo. O treinamento foi realizado com os seguintes hiperparâmetros: [inserir hiperparâmetros].
+O modelo Bode foi treinado por fine-tuning a partir do modelo Llama 2 usando o dataset Alpaca em português. O treinamento foi realizado no Supercomputador Santos Dumont do LNCC, através do projeto da Fundunesp em parceria com a Petrobras: 2019/00697-8 - ProtoRADIAR: Métodos de Captura e Disseminação do Conhecimento, através de Processamento de Linguagem Natural na Área de Poços.
 
 ## Contribuições
 
 Contribuições para a melhoria deste modelo são bem-vindas. Sinta-se à vontade para abrir problemas e solicitações pull.
 
-## Agradecimentos e Considerações
-
-Agracimentos aqui...
-
 ## Contato
 
 Para perguntas, sugestões ou colaborações, entre em contato com [recogna-nlp@gmail.com].
 
 ## Citação
 
-Se você usar o modelo de linguagem Bode em sua pesquisa ou projeto, por favor, cite-o da seguinte maneira:
+Se você usar o modelo de linguagem Bode em sua pesquisa ou projeto, por favor, cite-o da seguinte maneira:
+
+@misc{bode_2023,
+    author       = { GARCIA, Gabriel Lino and PAIOLA, Pedro Henrique and  MORELLI, Luis Henrique and CANDIDO, Giovani and CANDIDO JUNIOR, Arnaldo and GUILHERME, Ivan Rizzo and PAPA, João Paulo and PENTEADO, Bruno Elias},
+    title        = { {BODE} },
+    year         = 2023,
+    url          = { https://huggingface.co/recogna-nlp/bode-7b-alpaca-pt-br },
+    doi          = { xxx },
+    publisher    = { Hugging Face }
+}