Llama 3.2 1B Instruct FitnessAssistant

🚀 Llama-3.2-1B-Instruct基於LoRA權重微調模型卡

本模型是使用LoRA（低秩自適應）權重對“meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct”進行微調後的版本。它經過訓練，可用於回答問題並提供一系列主題的信息。該模型設計為與🤗 Hugging Face transformers庫一起使用。

🚀 快速開始

使用以下代碼開始使用該模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加載模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# 加載分詞器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# 生成文本
inputs = tokenizer("Your input text here", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主要特性

• 基於Llama-3.2-1B-Instruct架構，使用LoRA權重微調，提升特定下游任務的性能。
• 經過精心挑選的數據集訓練，能夠提供更具針對性和上下文感知的回答。
• 針對GPU資源有限的環境進行了優化，如使用FP16和設備映射。
• 可直接用於英語的通用問答和信息檢索任務，適用於聊天機器人和虛擬助手。
• 可進一步針對需要對話理解和自然語言生成的特定任務進行微調。

📦 安裝指南

此部分原文檔未提及具體安裝命令，故跳過。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加載模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# 加載分詞器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA")

# 生成文本
inputs = tokenizer("Your input text here", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

本模型基於Llama-3.2-1B-Instruct架構，並使用LoRA權重進行了微調，以提高其在特定下游任務上的性能。它在精心挑選的數據集上進行訓練，能夠提供更具針對性和上下文感知的回答。該模型針對GPU資源有限的環境進行了優化，如使用FP16和設備映射。

• 開發者：Soorya R
• 模型類型：使用LoRA微調的因果語言模型
• 語言（NLP）：主要為英語
• 許可證：模型卡未指定特定許可證；請在Hugging Face上查看基礎模型的許可證以獲取使用指南。
• 微調基礎模型：meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

模型來源 [可選]

• 倉庫：https://huggingface.co/Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-FitnessAssistant/tree/main

使用場景

直接使用

本模型可直接用於英語的通用問答和信息檢索任務。適用於聊天機器人和虛擬助手，在需要上下文感知回答的場景中表現良好。

下游使用

該模型也可進一步針對需要對話理解和自然語言生成的特定任務進行微調。

不適用場景

本模型不適用於通用NLP之外的任務。不應將其用於高風險決策、需要詳細科學或法律知識的任務，或可能影響用戶安全或隱私的應用程序。

偏差、風險和侷限性

本模型在經過精心策劃的數據集上進行了微調，但仍然繼承了底層Llama模型的偏差。用戶在敏感或有偏差的上下文中使用時應謹慎，因為模型可能會無意中產生反映訓練數據中存在的偏差的輸出。

建議

直接和下游用戶都應瞭解該模型的潛在風險和侷限性，包括語言偏差或領域限制。建議在關鍵應用中部署之前進行更全面的評估。

訓練詳情

訓練數據

該模型在自定義數據集上進行了微調，該數據集針對上下文問答任務和通用對話使用進行了優化。數據集被劃分為訓練集和驗證集，以增強模型的泛化能力。

訓練過程

訓練超參數

• 精度：FP16混合精度
• 輪數：10
• 批次大小：4
• 學習率：2e-4

時間

• 訓練時間：在Google Colab的T4 GPU上約1小時。

模型檢查

為了提高可解釋性，像transformers的pipeline這樣的工具可以幫助可視化模型的注意力機制並解釋其輸出。然而，用戶應該意識到這是一個黑盒模型。

環境影響

可以使用Lacoste等人（2019）中提出的機器學習影響計算器來估算碳排放。

• 硬件類型：Google Colab T4 GPU
• 使用時長：1小時
• 雲服務提供商：Google Colab

技術規格

模型架構和目標

該模型遵循Llama架構，這是一種為NLP任務設計的基於Transformer的模型。使用LoRA權重進行微調的目標是增強上下文理解和回答準確性。

計算基礎設施

硬件

啟用了FP16精度的Google Colab T4 GPU

軟件

• 庫：🤗 Hugging Face transformers
• 框架：PyTorch
• 其他依賴項：用於集成LoRA權重的PEFT庫

引用 [可選]

@misc{soorya2024llama,
  author = {Soorya R},
  title = {Llama-3.2-1B-Instruct Fine-Tuned with LoRA Weights},
  year = {2024},
  url = {https://huggingface.co/Soorya03/Llama-3.2-1B-Instruct-LoRA},
}

術語表

• FP16：16位浮點精度，用於減少內存使用並加速計算。
• LoRA：低秩自適應，一種參數高效微調的方法。

更多信息 [可選]

如需更多詳細信息，請訪問模型倉庫。

模型卡作者

Soorya R