--- tags: - merge - mergekit - lazymergekit - IlyaGusev/saiga_llama3_8b - lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual base_model: - IlyaGusev/saiga_llama3_8b - lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual license: llama3 language: - ru - en pipeline_tag: text-generation --- # Llama-3-8B-saiga-suzume-ties Llama-3-8B-saiga-suzume-ties is a merge of the following models using [LazyMergekit](https://colab.research.google.com/drive/1obulZ1ROXHjYLn6PPZJwRR6GzgQogxxb?usp=sharing): * [IlyaGusev/saiga_llama3_8b](https://huggingface.co/IlyaGusev/saiga_llama3_8b) * [lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual](https://huggingface.co/lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual) ## 🧩 Configuration ```yaml models: - model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct - model: IlyaGusev/saiga_llama3_8b parameters: density: 0.5 weight: 0.3 - model: lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual parameters: density: 0.5 weight: 0.5 merge_method: ties base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct parameters: normalize: true dtype: float16 ``` ## 💻 Usage ```python !pip install -qU transformers accelerate from transformers import AutoTokenizer import transformers import torch model = "d0rj/Llama-3-8B-saiga-suzume-ties" messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}] tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model) prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", ) outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95) print(outputs[0]["generated_text"]) ``` or ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, GenerationConfig, AutoModelForCausalLM model_id = "d0rj/Llama-3-8B-saiga-suzume-ties" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.float16, attn_implementation="flash_attention_2", # if you can ).to("cuda").eval() generation_config = GenerationConfig( do_sample=True, top_k=30, top_p=0.9, temperature=1.04, repeatition_penalty=1.2, max_length=8192, max_new_tokens=512, min_new_tokens=2, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, ) data = tokenizer.apply_chat_template( [ {"role": "system", "content": "Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им."}, {"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"}, {"role": "assistant", "content": "Привет! Спасибо, дела неплохо. Как у тебя? Чем могу помочь?"}, {"role": "user", "content": "Расскажи, как сдать сессию, если лень даже думать о ней?"}, ], return_tensors="pt", return_dict=True, add_generation_prompt=True, ).to(model.device) with torch.inference_mode(): output_ids = model.generate( **data, generation_config=generation_config )[0] output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):] output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True) print(output.strip()) ``` ``` Сдача сессии — это важный момент в жизни каждого студента. Если вы чувствуете лень думать о ней, возможно, стоит попытаться найти мотивацию. Вот несколько советов, которые могут помочь: 1. **Определите причины своей лени.** Если лень связана с чем-то конкретным, попробуйте определить и устранить эту проблему. Например, может быть, вы недосыпаете, вечно устаете или что-то еще. 2. **Рассмотрите сессию как часть вашей жизни.** Понимание того, что сессия — это не просто обязанность, а также возможность учиться и развиваться, может изменить ваше отношение к этому процессу. 3. **Разбейте задачи на маленькие части.** Часто кажется, что большая задача непреодолима, но если разделить ее на меньшие, они станут более доступными. 4. **Планируйте и организуйте свое время.** Разработайте план изучения и следуйте ему. Это поможет вам лучше управлять своим временем и мотивацией. 5. **Получите поддержку.** Поделитесь своими трудностями с друзьями или семьей. Они могут предложить советы или поддержку. 6. **Найдите способы сделать изучение интересным.** Может быть, найдите что-то, что вам нравится, и начните изучать вместе с этим. Это поможет сделать процесс более приятным и стимулирует вас к обучению. 7. **Создайте для себя награды за выполнение задач.** Это может быть что-то простое, например, посмотреть свою любимую серию или сходить на прогулку. Таким образом, вы будете мотивированы продолжать изучение. 8. **Помните о своих целях.** Долгосрочные цели могут служить хорошим мотивационным фактором. Помните, что каждая сессия — это шаг к достижению ваших мечт. Помните, что самое главное — это не сдача сессии, а процесс обучения и развития. Будьте добры к себе и не забывайте о своих успехах ```