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@@ -0,0 +1,43 @@
+---
+license: llama2
+---
+# japanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b-GPTQ-calib-ja-1k 
+[stabilityaiさんが公開しているjapanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b](https://huggingface.co/stabilityai/japanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b)を
+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。
+  
+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、
+1kほどランダムサンプリングしたものと、  
+[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。  
+[mmnga/wikipedia-ja-20230720-1k](https://huggingface.co/datasets/mmnga/wikipedia-ja-20230720-1k)  
+
+モデル一覧  
+GPTQ  
+[mmnga/japanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b-GPTQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b-GPTQ-calib-ja-1k)  
+[mmnga/japanese-stablelm-instruct-ja_vocab-beta-7b-GPTQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-instruct-ja_vocab-beta-7b-GPTQ-calib-ja-1k)  
+    
+GGUF  
+[mmnga/japanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b-gguf](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b-gguf)  
+[mmnga/japanese-stablelm-instruct-ja_vocab-beta-7b-gguf](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-instruct-ja_vocab-beta-7b-gguf)  
+  
+## Usage
+
+~~~Bash
+pip install auto-gptq==0.4.2 transformers
+~~~
+  
+~~~python
+from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
+from transformers import AutoTokenizer
+
+model_name_or_path = "mmnga/japanese-stablelm-base-ja_vocab-beta-7b-GPTQ-calib-ja-1k"
+
+# Tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
+
+# Model
+model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path, use_safetensors=True, device="cuda:0")
+
+# Your test prompt
+prompt = """今日の夕食のレシピをご紹介します。"""
+print(tokenizer.decode(model.generate(**tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device), max_length=128)[0]))
+~~~