Llama 2 7b Mt French To English

🚀 peft

本项目是一个针对Meta的Llama 2 7B模型的适配器，经过微调后可将法语文本翻译成英语，为法语到英语的翻译任务提供了有效的解决方案。

🚀 快速开始

此适配器必须加载在Llama 2 7B之上，并且使用QLoRA进行了微调。为获得最佳效果，基础模型必须使用微调期间的完全相同配置进行加载。

你可以使用以下代码加载模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch
from peft import PeftModel

base_model = "meta-llama/Llama-2-7b-hf"
compute_dtype = getattr(torch, "float16")
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype,
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        original_model_directory, device_map={"": 0}, quantization_config=bnb_config
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base_model, use_fast=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "kaitchup/Llama-2-7b-mt-French-to-English")

然后，按如下方式运行模型：

my_text = "" #put your text to translate here

prompt = my_text+" ###>"

tokenized_input = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
input_ids = tokenized_input["input_ids"].cuda()

generation_output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        num_beams=10,
        return_dict_in_generate=True,
        output_scores=True,
        max_new_tokens=130

)
for seq in generation_output.sequences:
    output = tokenizer.decode(seq, skip_special_tokens=True)
    print(output.split("###>")[1].strip()) 

✨ 主要特性

• 专为Meta的Llama 2 7B模型设计的适配器，可实现法语到英语的翻译。
• 使用QLoRA进行微调，确保翻译效果。

📚 详细文档

模型详情

模型描述

• 开发者：The Kaitchup
• 模型类型：Llama 2 7B的LoRA适配器
• 语言（NLP）：法语、英语
• 许可证：MIT许可证

📄 许可证

本模型采用MIT许可证。

📦 模型卡片联系方式

The Kaitchup