Llama 3.2 1B Instruct FitnessAssistant

🚀 Llama-3.2-1B-Instruct基于LoRA权重微调模型卡

本模型是使用LoRA（低秩自适应）权重对“meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct”进行微调后的版本。它经过训练，可用于回答问题并提供一系列主题的信息。该模型设计为与🤗 Hugging Face transformers库一起使用。

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

# 加载分词器
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

• 基于Llama-3.2-1B-Instruct架构，使用LoRA权重微调，提升特定下游任务的性能。
• 经过精心挑选的数据集训练，能够提供更具针对性和上下文感知的回答。
• 针对GPU资源有限的环境进行了优化，如使用FP16和设备映射。
• 可直接用于英语的通用问答和信息检索任务，适用于聊天机器人和虚拟助手。
• 可进一步针对需要对话理解和自然语言生成的特定任务进行微调。

📦 安装指南

此部分原文档未提及具体安装命令，故跳过。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

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

# 加载分词器
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))

📚 详细文档

模型详情

模型描述

本模型基于Llama-3.2-1B-Instruct架构，并使用LoRA权重进行了微调，以提高其在特定下游任务上的性能。它在精心挑选的数据集上进行训练，能够提供更具针对性和上下文感知的回答。该模型针对GPU资源有限的环境进行了优化，如使用FP16和设备映射。

• 开发者：Soorya R
• 模型类型：使用LoRA微调的因果语言模型
• 语言（NLP）：主要为英语
• 许可证：模型卡未指定特定许可证；请在Hugging Face上查看基础模型的许可证以获取使用指南。
• 微调基础模型：meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct

模型来源 [可选]

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

使用场景

直接使用

本模型可直接用于英语的通用问答和信息检索任务。适用于聊天机器人和虚拟助手，在需要上下文感知回答的场景中表现良好。

下游使用

该模型也可进一步针对需要对话理解和自然语言生成的特定任务进行微调。

不适用场景

本模型不适用于通用NLP之外的任务。不应将其用于高风险决策、需要详细科学或法律知识的任务，或可能影响用户安全或隐私的应用程序。

偏差、风险和局限性

本模型在经过精心策划的数据集上进行了微调，但仍然继承了底层Llama模型的偏差。用户在敏感或有偏差的上下文中使用时应谨慎，因为模型可能会无意中产生反映训练数据中存在的偏差的输出。

建议

直接和下游用户都应了解该模型的潜在风险和局限性，包括语言偏差或领域限制。建议在关键应用中部署之前进行更全面的评估。

训练详情

训练数据

该模型在自定义数据集上进行了微调，该数据集针对上下文问答任务和通用对话使用进行了优化。数据集被划分为训练集和验证集，以增强模型的泛化能力。

训练过程

训练超参数

• 精度：FP16混合精度
• 轮数：10
• 批次大小：4
• 学习率：2e-4

时间

• 训练时间：在Google Colab的T4 GPU上约1小时。

模型检查

为了提高可解释性，像transformers的pipeline这样的工具可以帮助可视化模型的注意力机制并解释其输出。然而，用户应该意识到这是一个黑盒模型。

环境影响

可以使用Lacoste等人（2019）中提出的机器学习影响计算器来估算碳排放。

• 硬件类型：Google Colab T4 GPU
• 使用时长：1小时
• 云服务提供商：Google Colab

技术规格

模型架构和目标

该模型遵循Llama架构，这是一种为NLP任务设计的基于Transformer的模型。使用LoRA权重进行微调的目标是增强上下文理解和回答准确性。

计算基础设施

硬件

启用了FP16精度的Google Colab T4 GPU

软件

• 库：🤗 Hugging Face transformers
• 框架：PyTorch
• 其他依赖项：用于集成LoRA权重的PEFT库

引用 [可选]

@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},
}

术语表

• FP16：16位浮点精度，用于减少内存使用并加速计算。
• LoRA：低秩自适应，一种参数高效微调的方法。

更多信息 [可选]

如需更多详细信息，请访问模型仓库。

模型卡作者

Soorya R