from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch 

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("UICHEOL-HWANG/EcomGen-Llama3.2-3B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "UICHEOL-HWANG/EcomGen-Llama3.2-3B",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

instruction = """
상품명: 프리미엄 유기농 쌀 10kg
카테고리: 식품 > 쌀·잡곡
가격: 45,000원
핵심 키워드: 유기농, 쌀, 농부, 정성, 고가, 품질, 안전, 가족, 건강
작성 톤: 신뢰감_있는_전문가_톤 (품질 중심, 프리미엄 상품 강조)
"""

messages = [
    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
    ]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|end_of_text|>"),
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9
)

print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

파인튜닝 세부사항

데이터셋
- 원본 데이터: 약 9,000개의 상품 데이터
- 데이터 증강: GPT-4o-mini를 통한 상품 설명 생성 포맷으로 변환
- 최종 데이터셋: 약 23,000개
훈련 환경
- 훈련 시간: 약 4분 16초
- 컴퓨팅 자원: NVIDIA L4 (24GB VRAM)
- 훈련 프레임워크: Unsloth + Hugging Face TRL
- 베이스 모델: Llama-3.2-Korean-Bllossom-3B (3B 파라미터)
특화 분야
이 모델은 전자상거래 상품 설명 자동 생성에 최적화되어 있으며, 다양한 톤앤매너와 키워드 기반 상품 설명을 생성할 수 있습니다.

UICHEOL-HWANG/EcomGen-Llama3.2-3B

Uploaded finetuned model

위 모델은 Bllossom의 한국어 모델 Llama3.2-Korean-Bloosom-3B를 Unsloth를 통하여 훈련 시킨 모델입니다.

사용 방법

파인튜닝 세부사항

UICHEOL-HWANG/
EcomGen-Llama3.2-3B

위 모델은 Bllossom의 한국어 모델 Llama3.2-Korean-Bloosom-3B를 `Unsloth`를 통하여 훈련 시킨 모델입니다.