Views
No views yet
1from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
2MODEL_NAME = "andreidima/Llama-2-7b-Romanian-qlora"
3tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map="auto")
4model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, device_map="auto")
5
6input_text = """Eu răspund la întrebări pe baza contextului.
7Context: În anul 1600, Mihai Viteazul a realizat prima unire a Țărilor Române: Țara Românească, Transilvania și Moldova. Această unire a fost un moment important în istoria României.
8Întrebare: În ce an a realizat Mihai Viteazul prima unire a Țărilor Române?
9Răspuns: """
10input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
11
12outputs = model.generate(
13 **input_ids,
14 max_new_tokens=100,
15 eos_token_id=[13] # 13 is the token ID for a newline character at the end of a non-empty line
16)
17print(tokenizer.decode(outputs[0]))@inproceedings{dima2024roqllama,
title={RoQLlama: A Lightweight Romanian Adapted Language Model},
author={George-Andrei Dima and Andrei-Marius Avram and Cristian-George Crăciun and Dumitru-Clementin Cercel},
booktitle={Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2024}
year={2024},
url={https://arxiv.org/abs/2410.04269},
}