Update README.md

README.md

@@ -9,4 +9,125 @@ tags:
 - unsloth
 - llama
 - trl
----
+---
+
+# Bangla LLaMA 1B-LoRA
+
+**Bangla LLaMA 1B-LoRA** is a 1-billion-parameter language model fine-tuned using Low-Rank Adaptation (LoRA) for Bengali-language tasks such as context-based question answering and retrieval-augmented generation. It is derived from **LLaMA 3.2 1B** and trained on the [OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k](https://huggingface.co/datasets/OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k) dataset.
+
+## Features
+
+- **Model Size:** 1B parameters
+- **Format:** LoRA Fine-Tuned
+- **Language:** Bengali
+- **Use Cases:**
+  - Context-based Question Answering
+  - Bengali Retrieval-Augmented Generation
+- **Integration:** Compatible with Hugging Face `transformers` and optimized for efficient inference using LoRA
+
+## Usage
+
+### 1. Installation
+
+Ensure you have the necessary libraries installed:
+
+```bash
+pip install transformers peft accelerate
+```
+
+### 2. Loading the Model with Transformers and PEFT
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from peft import PeftModel
+import torch
+
+# Load the tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("asif00/bangla-llama-1B")
+
+# Load the base model
+base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "asif00/bangla-llama-1B",
+    device_map="auto",
+    torch_dtype=torch.float16
+)
+
+# Load the LoRA weights
+model = PeftModel.from_pretrained(
+    base_model,
+    "asif00/bangla-llama-1B-lora"
+)
+
+# Set the model to evaluation mode
+model.eval()
+
+# Define the prompt structure
+prompt_template = """
+নিচের নির্দেশনা বাংলা ভাষায় যা একটি কাজ বর্ণনা করে, এবং ইনপুটও বাংলা ভাষায় যা অতিরিক্ত প্রসঙ্গ প্রদান করে। উপযুক্তভাবে অনুরোধ পূরণ করে বাংলা ভাষায় একটি প্রতিক্রিয়া লিখুন।
+
+### নির্দেশনা:
+{}
+
+### ইনপুট:
+{}
+
+### প্রতিক্রিয়া:
+"""
+
+def generate_response(instruction, context):
+    prompt = prompt_template.format(instruction, context)
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+    with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(
+            **inputs,
+            max_length=512,
+            do_sample=True,
+            temperature=0.7,
+            top_p=0.9,
+            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
+        )
+    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    response = response.split("### প্রতিক্রিয়া:")[-1].strip()
+    return response
+
+# Example Usage
+if __name__ == "__main__":
+    instruction = "ভারতীয় বাঙালি কথাসাহিত্যিক মহাশ্বেতা দেবীর সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দিন।"
+    context = "মহাশ্বেতা দেবী ২০১৬ সালে হৃদরোগে আক্রান্ত হয়ে কলকাতায় মৃত্যুবরণ করেন।"
+    answer = generate_response(instruction, context)
+    print("উত্তর:", answer)
+```
+
+### 3. Example
+
+```python
+instruction = "ভারতীয় বাঙালি কথাসাহিত্যিক মহাশ্বেতা দেবীর মৃত্যু কবে হয়?"
+context = (
+    "২০১৬ সালের ২৩ জুলাই হৃদরোগে আক্রান্ত হয়ে মহাশ্বেতা দেবী কলকাতার বেল ভিউ ক্লিনিকে ভর্তি হন। "
+    "সেই বছরই ২৮ জুলাই একাধিক অঙ্গ বিকল হয়ে তাঁর মৃত্যু ঘটে। তিনি মধুমেহ, সেপ্টিসেমিয়া ও মূত্র সংক্রমণ রোগেও ভুগছিলেন।"
+)
+answer = generate_response(instruction, context)
+print("উত্তর:", answer)
+```
+
+**Output:**
+```
+উত্তর: মহাশ্বেতা দেবী ২৮ জুলাই ২০১৬ সালে মৃত্যুবরণ করেন।
+```
+
+## Limitations
+
+- **Dataset Size:** Trained on a limited dataset, which may affect response accuracy.
+- **Factuality:** May generate incorrect or nonsensical answers.
+- **Language Support:** Primarily optimized for Bengali; performance may vary for other languages.
+
+## Disclaimer
+
+The **Bangla LLaMA 1B-LoRA** model's performance depends on the quality and diversity of the training data. Users should verify the information generated, especially for critical applications.
+
+## Additional Resources
+
+- **Hugging Face Model Page:** [asif00/bangla-llama-1B-lora](https://huggingface.co/asif00/bangla-llama-1B-lora)
+- **Hugging Face Dataset:** [OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k](https://huggingface.co/datasets/OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k)
+- **Transformers Documentation:** [https://huggingface.co/docs/transformers](https://huggingface.co/docs/transformers)
+- **PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) Library:** [https://github.com/huggingface/peft](https://github.com/huggingface/peft)