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@@ -88,3 +88,26 @@ def generate(
88
  instruction = "Dame una lista de lugares a visitar en Espa帽a."
89
  print(generate(instruction))
90
  ```
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
88
  instruction = "Dame una lista de lugares a visitar en Espa帽a."
89
  print(generate(instruction))
90
  ```
91
+ ## Example of Usage with `pipelines`
92
+
93
+ ```py
94
+ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
95
+
96
+ model_id = "clibrain/Llama-2-7b-ft-instruct-es"
97
+
98
+ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True).to("cuda")
99
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
100
+
101
+ pipe = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_length=200, device=0)
102
+
103
+ prompt = """
104
+ A continuaci贸n hay una instrucci贸n que describe una tarea. Escriba una respuesta que complete adecuadamente la solicitud.
105
+ ### Instrucci贸n:
106
+ Dame una lista de 5 lugares a visitar en Espa帽a.
107
+
108
+ ### Respuesta:
109
+ """
110
+
111
+ result = pipe(prompt)
112
+ print(result[0]['generated_text'])
113
+ ```