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recogna-nlp/
Bode-3.1-8B-Instruct-lora

Name: Bode-3.1-8B-Instruct-lora
Availability: InStock

meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

adapter

mit

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Recomendamos fortemente que utilizem o Kaggle com GPU. Você pode usar o Bode facilmente com a biblioteca Transformers do HuggingFace. Entretanto, é necessário ter a autorização de acesso ao Llama-3.1-8B-Instruct.

Abaixo, colocamos um exemplo simples de como carregar o modelo e gerar texto:

python

# Downloads necessários
!pip install transformers
!pip install einops accelerate bitsandbytes
!pip install sentence_transformers
!pip install git+https://github.com/huggingface/peft.git


from peft import PeftModel
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
import transformers
import torch
from peft import PeftModel, PeftConfig

llm_model = "recogna-nlp/Bode-3.1-8B-Instruct-lora"
hf_auth = 'HF_KEY'
config = PeftConfig.from_pretrained(llm_model)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, trust_remote_code=True, return_dict=True, load_in_4bit=True, device_map='auto', token=hf_auth)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, token=hf_auth)
model = PeftModel.from_pretrained(model, llm_model) # Caso ocorra o seguinte erro: "ValueError: We need an `offload_dir`... Você deve acrescentar o parâmetro: offload_folder="./offload_dir".
model.eval()


#Testando geração de texto
def generate_prompt(instruction, input=None):
    if input:
        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.

### Instrução:
{instruction}

### Entrada:
{input}

### Resposta:"""
    else:
        return f"""Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.

### Instrução:
{instruction}

### Resposta:"""
     
generation_config = GenerationConfig(
    num_beams=2,
    do_sample=False,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id 
)
def evaluate(instruction, input=None):
    prompt = generate_prompt(instruction, input)
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
    attention_mask = inputs["attention_mask"].cuda()
    generation_output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        attention_mask=attention_mask,
        generation_config=generation_config,
        return_dict_in_generate=True,
        output_scores=True,
        max_length=800,
    )
    for s in generation_output.sequences:
        output = tokenizer.decode(s, skip_special_tokens=True)
        print("Resposta:", output.split("### Resposta:")[1].strip())

evaluate("Faça uma função em python de multiplicação entre 3 valores")