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| Name | Quant method | Size |
|---|---|---|
| Berghof-ERP-7B.Q2_K.gguf | Q2_K | 2.53GB |
| Berghof-ERP-7B.IQ3_XS.gguf | IQ3_XS | 2.81GB |
| Berghof-ERP-7B.IQ3_S.gguf | IQ3_S | 2.96GB |
| Berghof-ERP-7B.Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 2.95GB |
| Berghof-ERP-7B.IQ3_M.gguf | IQ3_M | 3.06GB |
| Berghof-ERP-7B.Q3_K.gguf | Q3_K | 3.28GB |
| Berghof-ERP-7B.Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 3.28GB |
| Berghof-ERP-7B.Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 3.56GB |
| Berghof-ERP-7B.IQ4_XS.gguf | IQ4_XS | 3.67GB |
| Berghof-ERP-7B.Q4_0.gguf | Q4_0 | 3.83GB |
| Berghof-ERP-7B.IQ4_NL.gguf | IQ4_NL | 3.87GB |
| Berghof-ERP-7B.Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 3.86GB |
| Berghof-ERP-7B.Q4_K.gguf | Q4_K | 4.07GB |
| Berghof-ERP-7B.Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 4.07GB |
| Berghof-ERP-7B.Q4_1.gguf | Q4_1 | 4.24GB |
| Berghof-ERP-7B.Q5_0.gguf | Q5_0 | 4.65GB |
| Berghof-ERP-7B.Q5_K_S.gguf | Q5_K_S | 4.65GB |
| Berghof-ERP-7B.Q5_K.gguf | Q5_K | 4.78GB |
| Berghof-ERP-7B.Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 4.78GB |
| Berghof-ERP-7B.Q5_1.gguf | Q5_1 | 5.07GB |
| Berghof-ERP-7B.Q6_K.gguf | Q6_K | 5.53GB |
| Berghof-ERP-7B.Q8_0.gguf | Q8_0 | 7.17GB |
.jpg)
1import torch
2from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
3
4tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Elizezen/Berghof-ERP-7B")
5model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
6 "Elizezen/Berghof-ERP-7B",
7 torch_dtype="auto",
8)
9model.eval()
10
11if torch.cuda.is_available():
12 model = model.to("cuda")
13
14input_ids = tokenizer.encode(
15 """
16設定を元にエッチなセリフを生成してください。
17
18- 「♡」記号を多様してください。
19- セリフ一つの長さは100文字前後にしてください。短すぎないようにしてください。
20- キャラクターに合った口調を保って下さい。
21
22## キャラクター設定
23
24浅利七海 (あさり ななみ)
25
26年齢: 14歳
27
28好物: イクラ
29
30特徴:
31
32お魚の良さを広める世界初のお魚系アイドル
33サバオリくんという魚のおもちゃが相棒
34語尾が「れす」になる舌足らずな喋り方
35将来はクロマグロの解体ができるアイドルになることを目指している
36カナヅチ
37
38## 概要:
39
40サバオリくんという魚のおもちゃを連れて、明るく元気に活動する、お魚大好きアイドル。語尾の「です」が「れす」になる独特の喋り方をする。歌にもその特徴が反映されており、聴く人の心を掴む魅力的な歌声を披露している。将来はクロマグロの解体ができるアイドルになることを目指しており、その夢に向かって日々努力している。しかしカナヅチである。
41
42## 口調:
43
44「浅利七海れす~。みなさんに、お魚の良さを知ってもらえたら幸せれすね~」
45「キャッチ・アンド・リリース!」
46
47""",
48 add_special_tokens=True,
49 return_tensors="pt"
50)
51
52tokens = model.generate(
53 input_ids.to(device=model.device),
54 max_new_tokens=512,
55 temperature=1,
56 top_p=0.95,
57 do_sample=True,
58)
59
60out = tokenizer.decode(tokens[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
61print(out)