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license: apache-2.0 |
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# japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-AWQ-calib-ja-1k |
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stabilityaiさんが公開している、[japanese-stablelm-instruct-gamma-7b](https://huggingface.co/stabilityai/japanese-stablelm-instruct-gamma-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AWQ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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# AWQモデル |
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[Paper arxiv:2306.00978](https://arxiv.org/abs/2306.00978) |
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キャリブレーションセットからActivationを行うことによって、量子化する際に重要な重みを検出し、f16で保護します。 |
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日本語のキャリブレーションセットを使用して生成すると、どれくらい変化があるのか検証する為に作成しました。 |
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他のモデルはこちら |
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AWQ |
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[mmnga/japanese-stablelm-base-gamma-7b-AWQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-base-gamma-7b-AWQ-calib-ja-1k) |
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[mmnga/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-AWQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-AWQ-calib-ja-1k) |
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GPTQ |
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[mmnga/japanese-stablelm-base-gamma-7b-GPTQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-base-gamma-7b-GPTQ-calib-ja-1k) |
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[mmnga/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-GPTQ-calib-ja-1k](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-GPTQ-calib-ja-1k) |
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GGUF |
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3bモデル |
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[mmnga/japanese-stablelm-3b-4e1t-base-gguf](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-3b-4e1t-base-gguf) |
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[mmnga/japanese-stablelm-3b-4e1t-instruct-gguf](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-3b-4e1t-instruct-gguf) |
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7bモデル |
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[mmnga/japanese-stablelm-base-gamma-7b-gguf](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-base-gamma-7b-gguf) |
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[mmnga/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-gguf](https://huggingface.co/mmnga/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-gguf) |
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# Usage |
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*google colabを利用する場合、A100でのみ動作します。ご注意ください。* |
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~~~Bash |
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pip install autoawq transformers |
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~~~python |
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from awq import AutoAWQForCausalLM |
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from transformers import AutoTokenizer |
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model_name_or_path = "mmnga/japanese-stablelm-instruct-gamma-7b-AWQ-calib-ja-1k" |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True) |
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model = AutoAWQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path, safetensors=True, device_map="auto", fuse_layers=True) |
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prompt = """### 指示:今日の晩御飯のレシピを紹介して。 ### 応答:""" |
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tokens = tokenizer( |
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prompt, |
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return_tensors='pt' |
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).input_ids.cuda() |
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# Generate output |
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generation_output = model.generate( |
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tokens, |
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do_sample=True, |
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temperature=0.7, |
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top_p=0.95, |
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top_k=40, |
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max_new_tokens=128 |
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) |
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print(tokenizer.decode(generation_output[0])) |
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~~~ |
