from transformers import pipeline

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": """\
あなたは思慮深いassistantとして回答します。
userの質問に対して、<think></think>ブロック内で思考してから、<answer></answer>内にファイナルアンサーし、最後に<|im_end|>で回答終了してください。
具体的には「<think>ここで思考</think><answer>ここに最終解答</answer><|im_end|>」というような形です。
userの指示に対応しなさい。""".strip(),
    {
        "role": "user",
        "content": """次の問題を解き、計算結果を数値のみで解答してください。
ブレナンは学校の課題のために研究をしており、参考にするためにインターネットからファイルをコンピュータにダウンロードする必要がありました。800個のファイルをダウンロードした後、役に立たないものを70%削除しました。さらに400個のファイルをダウンロードしましたが、再び3/5が関係ないことに気づきました。2回目にダウンロードした関係のないファイルを削除した後、彼は何個の価値のあるファイルを持っていましたか？""",
    },
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
prompt += "<think>" # optional
print(prompt)

print(
    pipe(
        prompt,
        do_sample=True,
        max_new_tokens=512,
        temperature=0.9,
    )[0]["generated_text"][len(prompt) :].strip()
)

p1atdev/qwen2.5-1.5b-R15

Qwen2.5 1.5B R15

Example

p1atdev/
qwen2.5-1.5b-R15