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license: mit |
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# cyberagent-calm2-7b-GPTQ-calib-ja-1k |
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[cyberagentさんが公開しているcalm2-7b-chat](https://huggingface.co/cyberagent/calm2-7b)を |
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日本語のキャリブレーションセットで生成したGPTQモデルになります。 |
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キャリブレーションセットは[izumi-lab/wikipedia-ja-20230720](https://huggingface.co/datasets/izumi-lab/wikipedia-ja-20230720)から、 |
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1kほどランダムサンプリングしたものと、 |
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[ELYZA-tasks-100](https://huggingface.co/datasets/elyza/ELYZA-tasks-100)のinput/outputを計200ほど追加しています。 |
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[mmnga/wikipedia-ja-20230720-1k](https://huggingface.co/datasets/mmnga/wikipedia-ja-20230720-1k) |
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モデル一覧 |
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GPTQ |
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[mmnga/cyberagent-calm2-7b-GPTQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/cyberagent-calm2-7b-GPTQ-calib-ja-1k) |
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[mmnga/cyberagent-calm2-7b-chat-GPTQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/cyberagent-calm2-7b-chat-GPTQ-calib-ja-1k) |
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GGUF |
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[mmnga/cyberagent-calm2-7b-chat-gguf](https://huggingface.co/mmnga/cyberagent-calm2-7b-chat-gguf) |
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## Usage |
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~~~Bash |
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pip install auto-gptq transformers |
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~~~python |
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from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig |
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from transformers import AutoTokenizer |
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model_name_or_path = "mmnga/cyberagent-calm2-7b-GPTQ-calib-ja-1k" |
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# Tokenizer |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True) |
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# Model |
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model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path, use_safetensors=True, device="cuda:0") |
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# Your test prompt |
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prompt = """今日の夕食のレシピをご紹介します。""" |
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print(tokenizer.decode(model.generate(**tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device), max_length=128)[0])) |
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