RASHID778/qwen2.5-3b-arabic-lora

Qwen2.5-3B Arabic LoRA (QLoRA)

محوّل LoRA مدرّب بالتقنية QLoRA لتحسين أداء نموذج Qwen2.5-3B-Instruct في اللغة العربية.

البيانات

• المصدر: Yasbok/Alpaca_arabic_instruct (Hugging Face)
• 3,000 مثال عربي بصيغة محادثات (system/user/assistant)
• إعادة تحويلها إلى صيغة JSONL محادثات قبل التدريب

التدريب

• المنصة: Kaggle (GPU Tesla P100 16GB)
• الأداة: TRL SFTTrainer + PEFT LoraConfig + bitsandbytes (4-bit QLoRA)
• الإعدادات: r=16, alpha=16, lr=2e-4, seq=1024, bs=2, grad_accum=4, epochs=1

الاستخدام

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

base = "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base, torch_dtype=torch.float16)
model = PeftModel.from_pretrained(model, "RASHID778/qwen2.5-3b-arabic-lora")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(base)

chat = [{"role": "user", "content": "ما هو الذكاء الاصطناعي؟"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
out = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=160)
print(tokenizer.decode(out[0][inputs["input_ids"].shape[1]:], skip_special_tokens=True))