Views
No views yet
1models:
2 - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
3 - model: IlyaGusev/saiga_llama3_8b
4 parameters:
5 density: 0.5
6 weight: 0.3
7 - model: lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual
8 parameters:
9 density: 0.5
10 weight: 0.5
11merge_method: ties
12base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
13parameters:
14 normalize: true
15dtype: float161!pip install -qU transformers accelerate
2
3from transformers import AutoTokenizer
4import transformers
5import torch
6
7model = "d0rj/Llama-3-8B-saiga-suzume-ties"
8messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]
9
10tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
11prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
12pipeline = transformers.pipeline(
13 "text-generation",
14 model=model,
15 torch_dtype=torch.float16,
16 device_map="auto",
17)
18
19outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
20print(outputs[0]["generated_text"])1import torch
2from transformers import AutoTokenizer, GenerationConfig, AutoModelForCausalLM
3
4
5model_id = "d0rj/Llama-3-8B-saiga-suzume-ties"
6tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
7model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
8 model_id,
9 torch_dtype=torch.float16,
10 attn_implementation="flash_attention_2", # if you can
11).to("cuda").eval()
12generation_config = GenerationConfig(
13 do_sample=True,
14 top_k=30,
15 top_p=0.9,
16 temperature=1.04,
17 repeatition_penalty=1.2,
18 max_length=8192,
19 max_new_tokens=512,
20 min_new_tokens=2,
21 pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
22)
23
24data = tokenizer.apply_chat_template(
25 [
26 {"role": "system", "content": "Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им."},
27 {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"},
28 {"role": "assistant", "content": "Привет! Спасибо, дела неплохо. Как у тебя? Чем могу помочь?"},
29 {"role": "user", "content": "Расскажи, как сдать сессию, если лень даже думать о ней?"},
30 ],
31 return_tensors="pt",
32 return_dict=True,
33 add_generation_prompt=True,
34).to(model.device)
35with torch.inference_mode():
36 output_ids = model.generate(
37 **data,
38 generation_config=generation_config
39 )[0]
40output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):]
41output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
42print(output.strip())Сдача сессии — это важный момент в жизни каждого студента. Если вы чувствуете лень думать о ней, возможно, стоит попытаться найти мотивацию. Вот несколько советов, которые могут помочь:
1. **Определите причины своей лени.** Если лень связана с чем-то конкретным, попробуйте определить и устранить эту проблему. Например, может быть, вы недосыпаете, вечно устаете или что-то еще.
2. **Рассмотрите сессию как часть вашей жизни.** Понимание того, что сессия — это не просто обязанность, а также возможность учиться и развиваться, может изменить ваше отношение к этому процессу.
3. **Разбейте задачи на маленькие части.** Часто кажется, что большая задача непреодолима, но если разделить ее на меньшие, они станут более доступными.
4. **Планируйте и организуйте свое время.** Разработайте план изучения и следуйте ему. Это поможет вам лучше управлять своим временем и мотивацией.
5. **Получите поддержку.** Поделитесь своими трудностями с друзьями или семьей. Они могут предложить советы или поддержку.
6. **Найдите способы сделать изучение интересным.** Может быть, найдите что-то, что вам нравится, и начните изучать вместе с этим. Это поможет сделать процесс более приятным и стимулирует вас к обучению.
7. **Создайте для себя награды за выполнение задач.** Это может быть что-то простое, например, посмотреть свою любимую серию или сходить на прогулку. Таким образом, вы будете мотивированы продолжать изучение.
8. **Помните о своих целях.** Долгосрочные цели могут служить хорошим мотивационным фактором. Помните, что каждая сессия — это шаг к достижению ваших мечт.
Помните, что самое главное — это не сдача сессии, а процесс обучения и развития. Будьте добры к себе и не забывайте о своих успехах