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1# -*- coding: utf-8 -*-
2"""
3Llama-3.2-3B-appreciation-full-inference-test.py
4
5This script loads the model, generates a mutliturn conversation and finally query the model.
6The model is available on Hugging Face and is based on the Llama 3.2 3B-instruct model.
7model_id: "eltorio/Llama-3.2-3B-appreciation-full"
8
9Author: Ronan Le Meillat
10License: AGPL-3.0
11"""
12from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
13
14tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("eltorio/Llama-3.2-3B-appreciation-full")
15model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("eltorio/Llama-3.2-3B-appreciation-full")
16
17# Define a function to infer a evaluation from the incoming parameters
18def infere(trimestre: str, moyenne_1: float,moyenne_2: float,moyenne_3: float, comportement: float, participation: float, travail: float) -> str:
19
20 if trimestre == "1":
21 trimestre_full = "premier trimestre"
22 user_question = f"Veuillez rédiger une appréciation en moins de 40 mots pour le {trimestre_full} pour cet élève qui a eu {moyenne_1} de moyenne, j'ai évalué son comportement à {comportement}/10, sa participation à {participation}/10 et son travail à {travail}/10. Les notes ne doivent pas apparaître dans l'appréciation."
23 elif trimestre == "2":
24 trimestre_full = "deuxième trimestre"
25 user_question = f"Veuillez rédiger une appréciation en moins de 40 mots pour le {trimestre_full} pour cet élève qui a eu {moyenne_2} de moyenne ce trimestre et {moyenne_1} au premier trimestre, j'ai évalué son comportement à {comportement}/10, sa participation à {participation}/10 et son travail à {travail}/10. Les notes ne doivent pas apparaître dans l'appréciation."
26 elif trimestre == "3":
27 trimestre_full = "troisième trimestre"
28 user_question= f"Veuillez rédiger une appréciation en moins de 40 mots pour le {trimestre_full} pour cet élève qui a eu {moyenne_3} de moyenne ce trimestre, {moyenne_2} au deuxième trimestre et {moyenne_1} au premier trimestre, j'ai évalué son comportement à {comportement}/10, sa participation à {participation}/10 et son travail à {travail}/10. Les notes ne doivent pas apparaître dans l'appréciation."
29 messages = [
30 {
31 "role": "system",
32 "content": "Vous êtes une IA assistant les enseignants d'histoire-géographie en rédigeant à leur place une appréciation personnalisée pour leur élève en fonction de ses performances. Votre appreciation doit être en français, et doit aider l'élève à comprendre ses points forts et les axes d'amélioration. Votre appréciation doit comporter de 1 à 40 mots. Votre appréciation ne doit jamais comporter la valeur de la note. Votre appréciation doit utiliser le style impersonnel.Attention l'élément le plus important de votre analyse doit rester la moyenne du trimestre"},
33 {
34 "role": "user",
35 "content": user_question},
36 ]
37 return messages
38
39# Generate the conversation
40messages = infere("1", 3, float('nan'), float('nan'), 10, 10, 10)
41
42# Generate the output
43outputs = model.generate(input_ids = inputs,
44 max_new_tokens = 90,
45 use_cache = True,
46 temperature = 1.5,
47 min_p = 0.1,
48 pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,)
49decoded_sequences = tokenizer.batch_decode(outputs[:, inputs.shape[1]:],skip_special_tokens=True)[0]
50
51print(decoded_sequences)
1@misc {ronan_l.m._2024,
2 author = { {Ronan L.M.} },
3 title = { Llama-3.2-3B-appreciation-full (Revision dd17b3e) },
4 year = 2024,
5 url = { https://huggingface.co/eltorio/Llama-3.2-3B-appreciation-full },
6 doi = { 10.57967/hf/3671 },
7 publisher = { Hugging Face }
8}