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license: apache-2.0 |
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datasets: |
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- BelleGroup/train_1M_CN |
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language: |
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- zh |
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library_name: transformers |
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## 介绍 |
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1. 模型名称：`xiaoheizi`（`小黑子`），现在国内的大模型起的名字一个比一个厉害，那我们和别人做点不一样的，主打一个随意～ |
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2. 模型参数量：是一个参数量为`3B`的模型 |
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3. 模型：模型基于[`dolly_v2_3b`](https://huggingface.co/databricks/dolly-v2-3b)模型，而`dolly_v2_3b`模型本质上就是[`gpt_neox`](https://huggingface.co/models?other=gpt_neox)模型 |
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4. 数据：基于[`BelleGroup/train_1M_CN`](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_1M_CN)数据做的训练 |
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5. 商用：可以商用 |
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6. GitHub仓库：本项目的训练和推理代码已经全部开源[https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/blob/main/chinese_dolly_v2_3b](https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/blob/main/chinese_dolly_v2_3b) |
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## 使用方法 |
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### 推理 |
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#### step1 |
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```bash |
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git clone git@github.com:yuanzhoulvpi2017/zero_nlp.git |
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cd chinese_dolly_v2_3b |
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``` |
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#### step2 |
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```python |
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from transformers import GPTNeoXForCausalLM,AutoTokenizer |
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from dolly.generate import generate_response,load_model_tokenizer_for_generate |
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import torch |
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model, tokenizer = load_model_tokenizer_for_generate(pretrained_model_name_or_path="yuanzhoulvpi/xiaoheizi-3b") |
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for i in range(10): |
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print("*" * 100) |
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res = generate_response(instruction="列出三个在二十世纪被认为是最伟大的小说之一的书名，以及它们的作者。", model=model,tokenizer=tokenizer) |
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print(res) |
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torch.cuda.empty_cache() |
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# - 《致命招若众》 by 黄伟作为一部历史传说学者的作品，创作于 1898 年。 |
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# - 《讲故事人生》 by 苏珊作为一部历史传说，近年的迈克尔·道尔莎尼的重装作品，创作于1999年。 |
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# - 《金头银头》 by 洛克菲尔德·迪伊纳作为一部小说、小说之旅、花园小说家之一，创作于1958年。 |
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``` |
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### 训练 |
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1. 使用`trainer_dolly.py`文件训练即可 |
