Holosumika 7B Test

🚀 HoloSumika-7B-test

初回テストの印象：このモデルは不安定なようです。

HoloSumika-7B-testは、LazyMergekitを使用して以下のモデルをマージしたものです。

• localfultonextractor/Erosumika-7B-v3-0.2
• KoboldAI/Mistral-7B-Holodeck-1

🚀 クイックスタート

このプロジェクトは、指定されたモデルをマージして新しいモデルを作成するものです。以下に、その詳細と使用方法を説明します。

✨ 主な機能

• 複数のモデルをマージして新しいモデルを作成することができます。
• マージ方法やパラメータを柔軟に設定できます。

📦 インストール

使用するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行してください。

!pip install -qU transformers accelerate

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "son-of-man/HoloSumika-7B-test"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

📚 ドキュメント

🧩 設定

モデルのマージ設定は、以下のようにYAML形式で記述されます。

slices:
  - sources:
      - model: localfultonextractor/Erosumika-7B-v3-0.2
        layer_range: [0, 32]
      - model: KoboldAI/Mistral-7B-Holodeck-1
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: localfultonextractor/Erosumika-7B-v3-0.2
parameters:
  t:
    - value: 0.32
dtype: bfloat16