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@@ -9,6 +9,7 @@ tags:
 - unsloth
 - qwen2
 - trl
+- krx
 ---
 
 # Uploaded  model
@@ -20,3 +21,69 @@ tags:
 This qwen2 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library.
 
 [<img src="https://raw.githubusercontent.com/unslothai/unsloth/main/images/unsloth%20made%20with%20love.png" width="200"/>](https://github.com/unslothai/unsloth)
+
+
+# Usage:
+
+
+``` python
+!pip install transformers einops accelerate
+!pip install qwen
+!pip install unsloth
+
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+# 토크나이저와 모델 로드
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+    "SejongKRX/Sejong-Qwen-3",
+    trust_remote_code=True,
+    use_fast=False
+)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "SejongKRX/Sejong-Qwen-3",
+    trust_remote_code=True
+)
+
+# 입력 텍스트
+input_text =  """
+다음 중 화폐의 시간가치에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
+
+A. 월 복리의 경우, 매월 적용되는 이자율은 연간 명목 이자율을 1/12로 나누어 산출한다.
+B. 투자 원금 및 기타 조건이 동일할 경우, 단리 방식보다 복리 방식에서 발생하는 이자가 더 크다.
+C. 일시불로 지급될 금액의 현재 가치는 미래 가치를 일정 기간 동안 할인율을 적용해 산출할 수 있다.
+D. 1,000,000원을 연 5% 복리로 2년 동안 예치했을 경우, 만기에 받을 세전 이자는 100,000원이다.
+
+### 정답:
+"""
+
+inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+
+# 모델을 사용하여 텍스트 생성
+output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500)
+
+# 결과 디코딩
+generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+print(generated_text)
+```
+
+output:
+```
+다음 중 화폐의 시간가치에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?
+
+A. 월 복리의 경우, 매월 적용되는 이자율은 연간 명목 이자율을 1/12로 나누어 산출한다.
+B. 투자 원금 및 기타 조건이 동일할 경우, 단리 방식보다 복리 방식에서 발생하는 이자가 더 크다.
+C. 일시불로 지급될 금액의 현재 가치는 미래 가치를 일정 기간 동안 할인율을 적용해 산출할 수 있다.
+D. 1,000,000원을 연 5% 복리로 2년 동안 예치했을 경우, 만기에 받을 세전 이자는 100,000원이다.
+
+### 정답:
+D
+```
+
+
+# Dataset
+
+본 모델은 다양한 출처의 데이터(mlabonne의 open-perfectblend, Wikipedia, 한국은행의 공공 데이터 등)를 활용하여 학습되었으며, 모든 데이터는 저작권 및 사용 정책에 따라 적절히 사용되었습니다. 
+
+- Wikipedia 데이터는 CC BY-SA 4.0 라이선스를 따릅니다. 자세한 정보는 [여기](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)에서 확인할 수 있습니다.
+- 한국은행의 데이터는 한국은행의 [저작권 보호방침](https://www.bok.or.kr)에 따라 사용되었습니다.
+- mlabonne의 open-perfectblend 데이터는 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다. 라이선스에 대한 자세한 내용은 [Apache 2.0 라이선스](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)에서 확인할 수 있습니다.