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# Model Card for Model ID

## 2023 AIA LLM課程範例
<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
- 基礎模型: huggingface平台的Llama-2-7b-chat-hf ( https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)
- 採用8bits精度載入模型權重 (load_in_8bit=True)
- 使用peft library的LoRA訓練方式，進行fine-tuning:

```python
lora_alpha = 16
lora_dropout = 0.1
lora_r = 8
```

### 資料集
(語料包括:英,中,日,韓) HF連結: https://huggingface.co/datasets/timdettmers/openassistant-guanaco

### 訓練環境
使用google colab 免費資源(GPU: T4, 15GB)

### 執行範例
**1.先確認所需library**

```python
#確認安裝所需套件
!pip install -q -U trl transformers accelerate git+https://github.com/huggingface/peft.git

#LlamaTokenizer requires the SentencePiece library
!pip install sentencepiece
```

**2.下載模型**

```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig

model_name = "stuser2023/Llama2-7b-finetuned"

quantization_config = BitsAndBytesConfig(load_in_8bit=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map={'': 0},  # 設定使用的設備，此處指定為 GPU 0
    trust_remote_code=True,
)
model.config.use_cache = False
model=model.eval() #把Dropout功能關掉
```

**3.進行推論(文字生成)**

```python
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, trust_remote_code=True, padding=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token

input_ids = tokenizer(['<s>Human: 在未來的2040年,人類社會將進入\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids.to('cuda')        
generate_input = {
    "input_ids":input_ids,
    "max_new_tokens":384,
    "do_sample":True,
    "top_k":50,
    "top_p":0.95,
    "temperature":0.3,
    "repetition_penalty":1.3,
    "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
    "bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
    "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids  = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)
```

### 目前的生成效果

```python
'''
### Human:在未來的2040年,人類社會將進入一個新的時代。
### Assistant:人類社會在2040年進入一個新的時代，這個時代是一個高度技術和人工智慧的時代。
人類將使用自動駕駛汽車和處理資料，並且人類將使用人工智慧來解決問題。
人類將使用數位貨幣來儲存和交換貨幣，並且人類將使用雷射和激光來傳遞資料。
人類將使用創新的技術來改善生活。
人類將使用處理資料和數位貨幣來儲存和交換資料。
人類將使用雷射和激光來傳遞資料。
人類將使用創新的技術來改善生活。
人類將使用處理資料和數位貨幣來儲存和交換資料
'''
```