You can deploy this model and start earning money today!

RichardErkhov/
wannaphong_-_han-llm-7b-v2-gguf

Name: wannaphong_-_han-llm-7b-v2-gguf
Availability: InStock

Views

No views yet

Quantization made by Richard Erkhov.

Github

Discord

Request more models

han-llm-7b-v2 - GGUF

Model creator: https://huggingface.co/wannaphong/
Original model: https://huggingface.co/wannaphong/han-llm-7b-v2/

Name	Quant method	Size
han-llm-7b-v2.Q2_K.gguf	Q2_K	2.55GB
han-llm-7b-v2.IQ3_XS.gguf	IQ3_XS	2.83GB
han-llm-7b-v2.IQ3_S.gguf	IQ3_S	2.98GB
han-llm-7b-v2.Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	2.96GB
han-llm-7b-v2.IQ3_M.gguf	IQ3_M	3.07GB
han-llm-7b-v2.Q3_K.gguf	Q3_K	3.29GB
han-llm-7b-v2.Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3.29GB
han-llm-7b-v2.Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	3.57GB
han-llm-7b-v2.IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	3.69GB
han-llm-7b-v2.Q4_0.gguf	Q4_0	3.84GB
han-llm-7b-v2.IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	3.89GB
han-llm-7b-v2.Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	3.87GB
han-llm-7b-v2.Q4_K.gguf	Q4_K	4.09GB
han-llm-7b-v2.Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4.09GB
han-llm-7b-v2.Q4_1.gguf	Q4_1	4.26GB
han-llm-7b-v2.Q5_0.gguf	Q5_0	4.67GB
han-llm-7b-v2.Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	4.67GB
han-llm-7b-v2.Q5_K.gguf	Q5_K	4.8GB
han-llm-7b-v2.Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	4.8GB
han-llm-7b-v2.Q5_1.gguf	Q5_1	5.09GB
han-llm-7b-v2.Q6_K.gguf	Q6_K	5.55GB
han-llm-7b-v2.Q8_0.gguf	Q8_0	7.19GB

Original model description:

library_name: transformers license: apache-2.0 datasets:

pythainlp/han-instruct-dataset-v2.0 language:
th pipeline_tag: text-generation

Model Card for Han LLM 7B v2

Han LLM 7B v2 is a model that trained by han-instruct-dataset v2.0 and more. The model are working with Thai.

Base model: scb10x/typhoon-7b

Google colab: Demo Han LLM 7B v2

Thank you kaggle for free gpu!

Model Details

Model Description

The model was trained by LoRA.

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

Developed by: Wannaphong Phatthiyaphaibun
Model type: text-generation
Language(s) (NLP): Thai
License: apache-2.0
Finetuned from model: scb10x/typhoon-7b

Uses

Thai users

Out-of-Scope Use

Math, Coding, and other language

Bias, Risks, and Limitations

The model can has a bias from dataset. Use at your own risks!

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

Example

python

# !pip install accelerate sentencepiece transformers bitsandbytes
import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="wannaphong/han-llm-7b-v2", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

# We use the tokenizer's chat template to format each message - see https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating
messages = [
    {"role": "user", "content": "แมวคืออะไร"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=300, do_sample=True, temperature=0.9, top_k=50, top_p=0.95, no_repeat_ngram_size=2,typical_p=1.)
print(outputs[0]["generated_text"])

output:

<|user|>
แมวคืออะไร</s>
<|assistant|>
แมวนั้นเป็นสัตว์เลี้ยงที่มีขนคล้ายกับหมีมีขนาดใหญ่ พวกมันมีขนสั้น และขนฟู สีที่พบได้หลากหลายที่สุดคือสีดำ ในขณะที่สีขาวพบไม่บ่อยเท่า แมวถูกบันทึกไว้ในประวัติศาสตร์ของมนุษยชาติมานานหลายพันปี มีรายงานหลักฐานจากประเทศอียิปต์ว่ามีการเลี้ยงแมวไว้เพื่อป้องกันแมลงร้าย, ประเทศอเมรันดาเพื่อจับหนูและจับแมงมุม อีกทั้งในประเทศจีนแมวยังใช้เป็นเครื่องประดับของชนชั้นสูงด้วย
และถึงแม้ว่ารูปลักษณ์ภายนอกของแมวอาจจะดูเหมือนสัตว์ป่า แต่ด้วยนิสัยที่เป็นมิตรกับมนุษย์ทำให้กลายเป็นที่รู้จักกันทั่วโลกอย่างรวดเร็ว ทั้งยังเป็นสัญลักษณ์ของความสุข และยังเป็นที่นิยมอย่างมากในโลกตะวันตก
สำหรับแมวในปัจจุบันนั้นมีมากกว่า 300 สายพันธุ์ทั่วโลก ในปัจจุบันมีการเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับแมวกว่า 40 ล้านตัวอย่าง หนึ่งในสายพันธุ์ยอดนิยม คือสายพันธ์ุสกอตติชโฟลด์, เบร็กกี้ และแมนคูเซา
นอกจากนั้นยังพบอีกว่าแมวมีความสามารถในการมองเห็นในที่มืดได้ดีกว่ามนุษย์ 10 เท่า พวกเขายังมีปฎิกิริยาตอบสนองต่อแสงที่ไวกว่าสุนัข 6 เท่ารวมถึงยังมีประสาทรับรสที่สูงกว่าคนถึง 2 เท่านั่นเอง
อย่างไรก็ดี ในสายพันธุกรรมของมนุษย์นั้นพบว่ามีอยู่