--- language: - en - ko license: cc-by-nc-sa-4.0 library_name: transformers tags: - transformers - Llama3 - meta - Easy Systems pipeline_tag: text-generation --- Easy-Systems/easy-ko-Llama3-8b-Instruct-v1

DALL-E로 생성한 이미지입니다.

* (주)이지시스템의 첫번째 LLM 모델인 easy-ko-Llama3-8b-Instruct-v1은 영어 기반 모델인 meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct를 베이스로 하여 한국어 파인튜닝 된 모델입니다. * LLM 모델은 추후 지속적으로 업데이트 될 예정 입니다. # Data - AI hub (https://www.aihub.or.kr/) 데이터를 다양한 Task (QA, Summary, Translate 등)로 가공하여 파인튜닝에 사용. - 사내 자체 가공한 데이터를 활용하여 파인튜닝에 사용. # How to use ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_id = "Easy-Systems/easy-ko-Llama3-8b-Instruct-v1" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, attn_implementation="flash_attention_2", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, add_special_tokens=True) prompt="리눅스 프로세스를 강제로 종료하는 방법은?" messages = [ {"role": "system", "content": "당신은 친절한 AI chatbot 입니다. 요청에 대해서 step-by-step 으로 간결하게 한국어(Korean)로 답변해주세요."}, {"role": "user", "content": f"\n\n### 명령어: {prompt}\n\n### 응답:"} ] input_ids = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt" ).to(model.device) terminators = [ tokenizer.eos_token_id, tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>") ] outputs = model.generate( input_ids, max_new_tokens=1024, eos_token_id=terminators, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, do_sample=True, temperature=0.2, repetition_penalty = 1.3, top_p=0.9, top_k=10, ) response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:] print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True).strip()) ``` # Example Output ``` 리눅스의 경우, `kill` 또는 `pkill` 명령을 사용하여 특정 프로세스를 강제로 종료할 수 있습니다. 1단계: ps -ef | grep <프로세스_이름>`으로 현재 실행 중인 모든 프로세스가 표시됩니다. 2단계: kill <프로세스_ID>`를 입력하면 해당 프로세스가 즉시 종료됩니다. 또는 `-9`(SIGKILL 신호)를 지정하여 프로세스를 강제로 종료하도록 할 수도 있으며, 이는 운영 체제에서 정상적으로 종료하기 전에 마지막 기회를 주지 않고 바로 죽게 됩니다: 3단계: kill -9 <프로세스_ID>`를 입력합니다. 참고로, 시스템의 안정을 위해 필요한 파일이나 서비스가 있는 경우에는 직접 삭제하지 말아야 하며, 적절한 권한과 지시에 따라 처리해야 합니다. 또한 일부 프로그램들은 강제종료 시 데이터 손실 등의 문제가 발생할 가능성이 있으므로 미리 저장된 작업 내용 등을 확인하고 종료하시기 바랍니다. ``` # License - Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 (CC-BY-NC-SA-4.0) - 상업적 사용 시, 아래의 연락처로 문의해주시기 바랍니다. # Contact - 상업적 사용 또는 기타 문의 사항에 대하여 연락하시려면 다음 이메일로 연락 주십시오. - 강현구: hkkang@easy.co.kr