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---
license: other
library_name: peft
tags:
- trl
- sft
- generated_from_trainer
datasets:
- generator
base_model: google/gemma-7b-it
model-index:
- name: gemma-7b-it-summarization-sft-qlora
  results: []
---

# Model Card for Model ID

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->



## Model Details
### Base Model
- https://huggingface.co/google/gemma-7b-it

### Model Description
- Korean summarization finetune model based on gemma-7b-it model

- **Finetuned by:** [Kang Seok Ju]
- **Contact:** [brildev7@gmail.com]

### Dataset
- https://huggingface.co/datasets/brildev7/new_summary_by_gpt4

### Inference Examples
```
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig

model_id = "brildev7/gemma-7b-it-finetune-summarization-ko-sft-qlora"
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
    bnb_4bit_quant_type="nf4"
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config, 
    torch_dtype=torch.float16,
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
tokenizer.padding_side = 'right'


passage = "APΒ·AFP 톡신 λ“± 외신은 μ•„μ‹œμ•„ 졜고 λΆ€μžλ‘œ κΌ½νžˆλŠ” μΈλ„μ˜ λ¬΄μΌ€μ‹œ μ•”λ°”λ‹ˆ λ¦΄λΌμ΄μ–ΈμŠ€ μΈλ”μŠ€νŠΈλ¦¬ 회μž₯이 λ§‰λ‚΄μ•„λ“€μ˜ μ΄ˆν˜Έν™” κ²°ν˜Όμ‹μ„ μ€€λΉ„ν•˜λ©΄μ„œ 전세계 μ–΅λ§Œμž₯μžμ™€ ν• λ¦¬μš°λ“œ μŠ€νƒ€ λ“± 유λͺ… 인사듀을 λŒ€κ±° μ΄ˆλŒ€ν–ˆλ‹€κ³  2일(ν˜„μ§€μ‹œκ°„) λ³΄λ„ν–ˆλ‹€.  이에 λ”°λ₯΄λ©΄ 그의 28μ„Έ 아듀인 μ•„λ‚œνŠΈ μ•”λ°”λ‹ˆλŠ” μ˜€λŠ” 7μ›” 인도 μ„œλΆ€ ꡬ자라트주 μž λ‚˜κ°€λ₯΄μ—μ„œ 였랜 연인인 라디카 λ¨Έμ²œνŠΈμ™€ κ²°ν˜Όν•  μ˜ˆμ •μ΄λ‹€. λ¨Έμ²œνŠΈλŠ” 인도 μ œμ•½νšŒμ‚¬ μ•™μ½”λ₯΄ ν—¬μŠ€μΌ€μ–΄μ˜ 졜고경영자(CEO) λ°”μ΄λ Œ 머천트의 딸이닀.  μ‚¬ν˜κ°„ 진행될 두 μ‚¬λžŒμ˜ κ²°ν˜Όμ‹μ—” 마크 저컀버그 메타 CEO, 빌 게이츠 λ§ˆμ΄ν¬λ‘œμ†Œν”„νŠΈ(MS) μ°½μ—…μž, μˆœλ‹€λ₯΄ 피차이 ꡬ글 CEO, λ„λ„λ“œ νŠΈλŸΌν”„ μ „ λ―Έκ΅­ λŒ€ν†΅λ Ήμ˜ λ”Έ 이방카 νŠΈλŸΌν”„ λ“± 1200λͺ…μ˜ 유λͺ… 인사듀이 참석할 μ˜ˆμ •μ΄λ‹€.  또 νŒμŠ€νƒ€ λ¦¬ν•œλ‚˜μ™€ λ§ˆμˆ μ‚¬ λ°μ΄λΉ„λ“œ λΈ”λ ˆμΈ λ“±μ˜ 곡연도 열릴 μ˜ˆμ •μ΄λ‹€. 인디아 νˆ¬λ°μ΄λŠ” λ¦¬ν•œλ‚˜κ°€ 이 행사 μΆœμ—°λ£Œλ‘œ 900만 λ‹¬λŸ¬(μ•½ 120μ–΅ 원)λ₯Ό μ œμ•ˆλ°›μ•˜λ‹€κ³  λ³΄λ„ν–ˆλ‹€.   μ§€λ‚œ 6일 μ„œμšΈκΉ€ν¬λΉ„μ¦ˆλ‹ˆμŠ€ν•­κ³΅μ„Όν„°λ₯Ό 톡해 μ•„λžλ©”λ―Έλ¦¬νŠΈμ—°ν•©(UAE)으둜 μΆœκ΅­ν•˜κ³  μžˆλŠ” 이재용 μ‚Όμ„±μ „μž 회μž₯. λ‰΄μ‹œμŠ€   이번 κ²°ν˜Όμ‹μ— μ°Έμ„ν•˜λŠ” ν•˜κ°λ“€μ€ 정글을 ν…Œλ§ˆλ‘œ ν•œ μ˜μƒμ„ μž…κ³  μ•„λ‚œνŠΈ μ•”λ°”λ‹ˆκ°€ μš΄μ˜ν•˜λŠ” 동물 ꡬ쑰 μ„Όν„°λ₯Ό λ°©λ¬Έν•œλ‹€. β€˜μˆ²μ˜ λ³„β€™μ΄λΌλŠ” 뜻의 β€˜λ°˜νƒ€λΌβ€™λ‘œ μ•Œλ €μ§„ 이곳은 면적만 μ—¬μ˜λ„μ˜ 4λ°° 규λͺ¨μΈ 12γŽ’μ— λ‹¬ν•˜λ©° 코끼리 λ“± 각쒅 λ©Έμ’… μœ„κΈ°μ— μžˆλŠ” 동물듀이 μ„œμ‹ν•œλ‹€. 또 맀일 μ΄ˆν˜Έν™” νŒŒν‹°κ°€ 열리며 κ·Έλ•Œλ§ˆλ‹€ μƒˆλ‘œμš΄ λ“œλ ˆμŠ€ μ½”λ“œμ— 맞좰 μ˜·μ„ μž…μ–΄μ•Ό ν•œλ‹€.  이번 κ²°ν˜Όμ‹μ„ μœ„ν•΄ μ•”λ°”λ‹ˆλŠ” νžŒλ‘κ΅ 사원 단지λ₯Ό μƒˆλ‘œ 건섀 쀑이며, κ²°ν˜Όμ‹ νŒŒν‹°μ—λ§Œ 2500μ—¬ 개의 μŒμ‹μ΄ 제곡될 μ˜ˆμ •μ΄λ‹€.  μ•”λ°”λ‹ˆλŠ” 2018λ…„κ³Ό 2019년에도 각각 λ”Έκ³Ό 아듀을 κ²°ν˜Όμ‹œν‚€λ©΄μ„œ μ΄ˆν˜Έν™” νŒŒν‹°λ₯Ό μ—΄μ–΄ μ „ μ„Έκ³„μ˜ 이λͺ©μ„ μ§‘μ€‘μ‹œμΌ°λ‹€.  2018λ…„ 12월에 μ—΄λ¦° λ”Έ 이샀 μ•”λ°”λ‹ˆμ˜ κ²°ν˜Όμ‹ μΆ•ν•˜μ—°μ—λŠ” 힐러리 클린턴 μ „ λ―Έκ΅­ ꡭ무μž₯κ΄€κ³Ό 이재용 μ‚Όμ„±μ „μž 회μž₯, μ–Έλ‘  재벌 루퍼트 λ¨Έλ…μ˜ 차남 μ œμž„μŠ€ 머독 등이 μ°Έμ„ν–ˆκ³ , μΆ•ν•˜ 곡연은 νŒμŠ€νƒ€ λΉ„μš˜μ„Έκ°€ λ§‘μ•˜λ‹€. μ•”λ°”λ‹ˆ 회μž₯은 이 κ²°ν˜Όμ‹μ—λ§Œ 1μ–΅ λ‹¬λŸ¬(μ•½ 1336μ–΅ 원)λ₯Ό μ‚¬μš©ν•œ κ²ƒμœΌλ‘œ μ „ν•΄μ‘Œλ‹€.  2019λ…„ μž₯남 μ•„μΉ΄μ‹œ μ•”λ°”λ‹ˆμ˜ κ²°ν˜Όμ‹μ—λ„ ν† λ‹ˆ λΈ”λ ˆμ–΄ μ „ 영ꡭ 총리λ₯Ό λΉ„λ‘―ν•΄ μˆœλ‹€λ₯΄ 피차이와 반기문 μ „ μœ μ—”μ‚¬λ¬΄μ΄μž₯ 등이 μ°Έμ„ν–ˆλ‹€. 이재용 회μž₯은 이 λ•Œ 인도 전톡 μ˜μƒμ„ μž…κ³  μ°Έμ„ν•œ 사진이 곡개돼 ν™”μ œκ°€ λ˜κΈ°λ„ ν–ˆλ‹€.  μ•”λ°”λ‹ˆ 회μž₯은 μ„μœ μ™€ κ°€μŠ€, μ„μœ ν™”ν•™ λΆ„μ•Όμ—μ„œ 성곡해 λ§Žμ€ λˆμ„ λͺ¨μ•˜κ³  2016λ…„ λ¦΄λΌμ΄μ–ΈμŠ€ μ§€μ˜€λ₯Ό μ•žμ„Έμ›Œ 인도 톡신 μ‹œμž₯에도 μ§„μΆœ, 인도 μ‹œμž₯을 사싀상 ν‰μ •ν•˜λ©΄μ„œ μ•„μ‹œμ•„ 졜고 κ°‘λΆ€ λŒ€μ—΄μ— μ˜¬λΌμ„°λ‹€.  κ·Έκ°€ μ†Œμœ ν•œ 인도 λ­„λ°”μ΄μ˜ 27측짜리 저택 β€˜μ•ˆνƒˆλ¦¬μ•„β€™λŠ” μ„Έκ³„μ—μ„œ κ°€μž₯ λΉ„μ‹Ό 개인 μ£ΌνƒμœΌλ‘œ κΌ½νžŒλ‹€."
text = f"λ¬Έμž₯: {passage}\nμš”μ•½ :"
device = "cuda"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(**inputs, 
                        max_new_tokens=512,
                        temperature=1,
                        use_cache=False)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
"μΈλ„μ˜ λΆ€μž λ¬΄μΌ€μ‹œ μ•”λ°”λ‹ˆ 회μž₯이 μžμ‹ μ˜ 28μ„Έ μ•„λ“€ μ•„λ‚œνŠΈ μ•”λ°”λ‹ˆμ˜ κ²°ν˜Όμ‹μ„ μ€€λΉ„ν•˜λ©°, 전세계 μ–΅λ§Œμž₯μžμ™€ ν• λ¦¬μš°λ“œ μŠ€νƒ€ λ“± 유λͺ… 인사듀을 μ΄ˆλŒ€ν•΄ 마크 저컀버그, 빌 게이츠, μˆœλ‹€λ₯΄ 피차이, λ„λ„λ“œ νŠΈλŸΌν”„ λ”Έ 이방카 νŠΈλŸΌν”„ 등이 참석할 μ˜ˆμ •μž„."


passage = "ꡭ민의힘 μž₯일 μ „ μ„œμšΈ 노원을 λ‹Ήν˜‘μœ„μ›μž₯이 2일 곡천 νƒˆλ½μ— λ°˜λ°œν•΄ μ—¬μ˜λ„ 당사 μ•žμ—μ„œ 뢄신을 μ‹œλ„ 쀑인 κ²ƒμœΌλ‘œ μ•Œλ €μ‘Œλ‹€. ν˜„μž¬ κ²½μ°°κ³Ό λŒ€μΉ˜ μƒνƒœλ‹€. μž₯ μ „ μœ„μ›μž₯은 이날 μ˜€ν›„ 당사 μ•žμ—μ„œ 휘발유둜 μΆ”μ •λ˜λŠ” 앑체λ₯Ό λͺΈμ— 뿌린 λ’€ 였λ₯Έμ†μ— 라이터λ₯Ό λ“€κ³  κ²½μ°°κ³Ό λŒ€μΉ˜ 쀑이닀. μ•žμ„œ κ΅­λ―Όμ˜νž˜μ€ 이날 λ…Έμ›κ°‘μ—μ„œ κΉ€κ΄‘μˆ˜ μ „ μ„œμšΈμ‹œ μ˜μ›, κΉ€μ„ κ·œ ν•œκ΅­μ‚¬μ΄λ²„λ³΄μ•ˆν˜‘νšŒ 회μž₯, ν˜„κ²½λ³‘ μ „ μ„œμšΈμ‹œμž₯ λΉ„μ„œμ‹€μž₯의 3자 κ²½μ„  방침을 λ°œν‘œν–ˆλ‹€. λ…Έμ›μ„μ—λŠ” κΉ€μ€€ν˜Έ μ „ μ„œμšΈλŒ€ κ΅­κ°€μž¬μ •μ—°κ΅¬μ„Όν„° 연ꡬ원이 μš°μ„  μΆ”μ²œλλ‹€. μž₯ μ „ μœ„μ›μž₯은 노원갑 κ³΅μ²œμ„ μ‹ μ²­ν–ˆμœΌλ‚˜ κ²½μ„  λͺ…단과 μš°μ„  곡천 λͺ…단에 ν¬ν•¨λ˜μ§€ μ•Šμ•˜λ‹€."
text = f"λ¬Έμž₯: {passage}\nμš”μ•½: "
device = "cuda"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(**inputs,
                        max_new_tokens=1024,
                        temperature=1,
                        use_cache=False)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
"2일 κ²½μ°°κ³Ό λŒ€μΉ˜ 쀑인 μž₯일 μ „ μ„œμšΈ 노원 λ‹Ήν˜‘μœ„μ›μž₯이 ꡭ민의힘의 노원갑 κ²½μ„  λ°©μΉ¨ λ°œν‘œμ™€ κΉ€μ€€ν˜Έ μ „ μ„œμšΈλŒ€ κ΅­κ°€μž¬μ •μ—°κ΅¬μ„Όν„° μ—°κ΅¬μ›μ˜ μš°μ„  μΆ”μ²œ μ§€μ •μœΌλ‘œ 곡천 νƒˆλ½μ΄ μ˜ˆμƒλ˜λŠ” κ°€μš΄λ°, μžμ‹ μ„ μœ„ν•΄ μ—¬μ˜λ„ 당사 μ•žμ—μ„œ 뢄신을 μ‹œλ„ν•˜κ³  μžˆλ‹€."
```