Taiwan Tinyllama V1.0 Chat

🚀 台湾微调版TinyLlama模型

本项目是针对繁体中文对 Tinyllama 进行继续预训练的版本。继续预训练的数据集大约包含 20 亿个标记，能更好地处理繁体中文相关任务。

🚀 快速开始

本模型是 Tinyllama 的繁体中文继续预训练版本，通过约 20 亿标记的数据集进行微调，可用于繁体中文的生成任务。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

def generate_response(input):
    '''
    simple test for the model
    '''
    # tokenzize the input
    tokenized_input = tokenizer.encode_plus(input, return_tensors='pt').to(device)
    
    # generate the response
    outputs = model.generate(
        input_ids=tokenized_input['input_ids'], 
        attention_mask=tokenized_input['attention_mask'],
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        do_sample=False,
        repetition_penalty=1.3,
        max_length=500
    )
    
    # decode the response
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

if __name__ == '__main__':
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("DavidLanz/Taiwan-tinyllama-v1.0-chat",device_map=device,torch_dtype=torch.bfloat16)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DavidLanz/Taiwan-tinyllama-v1.0-chat")
    while(True):
        text = input("input a simple prompt:")
        print('System:', generate_response(text))

注意事项

⚠️ 重要提示

使用 bfloat16 时，大约需要 3GB 的显存！！！

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

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