may
Update README.md
a4ece6d
|
raw
history blame
No virus
1.65 kB
metadata
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

Examples of usage

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, 'yupich17/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))