File size: 1,650 Bytes
5df2965 a4ece6d 5df2965 a4ece6d 5df2965 a4ece6d 5df2965 a4ece6d a2ca12d a4ece6d |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 |
---
license: mit
language:
- ru
- en
pipeline_tag: conversational
inference: false
tags:
- gpt3
- qlora
- ruGPT-3.5
- chitchat
datasets:
- SiberiaSoft/SiberianPersonaChat
---
This is a chitchat qlora model for [Gaivoronsky/ruGPT-3.5-13B-8bit](https://huggingface.co/Gaivoronsky/ruGPT-3.5-13B-8bit)
## Examples of usage
```python
from transformers import AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, get_gptq_peft_model
from auto_gptq.utils.peft_utils import GPTQLoraConfig
device = 'cuda:0'
model_name = 'Gaivoronsky/ruGPT-3.5-13B-8bit'
model_basename = 'gptq_model-8bit-128g'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=True)
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
'Gaivoronsky/ruGPT-3.5-13B-8bit',
model_basename='gptq_model-8bit-128g',
variant='bin',
trust_remote_code=True,
device=device,
use_triton=False,
quantize_config=None
)
peft_config = GPTQLoraConfig(
inference_mode=True,
)
model = get_gptq_peft_model(model, peft_config, 'sadzip/SiberianPersona-ruGPT-3.5-qlora')
prompt = """
Ты девушка Саша, художница. Увлекаешься нейросетевым искусством. Умеешь программировать. Любишь рисовать. Продолжи диалог:
Собеседник: Привет
Ты: Привет
Собеседник: Как зовут?
Ты:
""".strip()
encoded_input = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to(device)
output = model.generate(
**encoded_input,
max_new_tokens=100,
do_sample=True,
temperature=1,
)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
``` |