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Genshin_Impact_Qwen_1_5_Chat_sharegpt_roleplay_chat_lora_small_merged

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Model Card for Model ID

🤭 Please refer to https://github.com/svjack/Genshin-Impact-Character-Chat to get more info

Install 

pip install peft transformers bitsandbytes

Run by transformers

  • Step 1: Generate a story Backgroud In Genshin Impact
from transformers import TextStreamer, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("svjack/Genshin_Impact_Qwen_1_5_Chat_sharegpt_roleplay_chat_lora_small_merged",)
qw_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("svjack/Genshin_Impact_Qwen_1_5_Chat_sharegpt_roleplay_chat_lora_small_merged", load_in_4bit = True)
qw_model = qw_model.eval()

streamer = TextStreamer(tokenizer)

def qwen_hf_predict(messages, qw_model = qw_model,
    tokenizer = tokenizer, streamer = streamer,
    do_sample = True,
    top_p = 0.95,
    top_k = 40,
    max_new_tokens = 2070,
    max_input_length = 3500,
    temperature = 0.9,
    repetition_penalty = 1.0,
    device = "cuda"):

    encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt",
        add_generation_prompt=True
    )
    model_inputs = encodeds.to(device)

    generated_ids = qw_model.generate(model_inputs, max_new_tokens=max_new_tokens,
                                do_sample=do_sample,
                                  streamer = streamer,
                                  top_p = top_p,
                                  top_k = top_k,
                                  temperature = temperature,
                                  repetition_penalty = repetition_penalty,
                                  )
    out = tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0].split("<|im_start|>assistant")[-1].replace("<|im_end|>", "").strip()
    return out

out = qwen_hf_predict([
            {
                "role": "user",
                "content": '''
                人物设定:
                下面是九条裟罗的一些基本信息
                性别:成年女性
                国籍:稻妻
                身份:负责治安事务的天领奉行大将
                性格特征:雷厉风行，以身作则
                这些是一段角色介绍
                九条裟罗有着天狗血统，却不像一般天狗那样栖居于山林间。她自幼被九条家收养，归入天领奉行麾下。
                天领奉行是「三奉行」之一，负责稻妻的一切治安事务。如今裟罗身为天领奉行的大将，肩负着维护稻妻城安定的重任。
                她治理有方又能坚持以身作则，为手下树立了良好榜样。天领奉行辖区内，再棘手的问题也都能及时处理妥当。
                但由于裟罗平时不苟言笑，执行任务时又雷厉风行，不少稻妻民众都因此断定她是位难以接近的冷面军官。
                而这对外冷内热的裟罗来说，是个过于片面的评价。
                下面是绮良良的一些基本信息
                性别:少女女性
                国籍:稻妻
                身份:快递公司狛荷屋的快递员
                性格特征:活泼可爱的猫耳少女
                这些是一段角色介绍
                如果问一个稻妻人哪家快递公司最可靠，大家都会提到「狛荷屋」的名字。
                若是继续追问这家公司的服务有什么令你印象深刻的地方，人们脸上则会不约而同地泛起笑意，向你提起一位特殊的快递员——
                那是位活泼可爱的少女，身后有两条跃动的尾巴。
                当你收下货物，对她道谢之后，少女会露出幸福无比的表情，向你深鞠一躬，仿佛收到心爱之物的人是她一样。
                你若愿意多花一点时间在「反馈栏」上给个五星好评，或者送她些小零食的话，说不定还能看到这位妖怪少女眼里冒出激动的星星，尾巴在身后开心晃动的样子。
                两人同属稻妻

                    根据上面的人物设定生成发生在九条裟罗和绮良良之间的故事背景
                '''
            }
        ],
        repetition_penalty = 1.0,
        temperature = 0.9,
        max_new_tokens=1024
)
print(out)

Output 

在稻妻城的一家快递公司狛荷屋附近，天领奉行大将九条裟罗与快递员绮良良偶然相遇于送货途中。由于工作的原因，两人平时并无直接交往，但这一天，绮良良的可爱形象吸引了身为领导者的大将的注意。
  • Step 2: Chat with Agent named with 绮良良 in context
out = qwen_hf_predict([
            {
                "role": "system",
                "content": '''
                人物设定:
                下面是九条裟罗的一些基本信息
                性别:成年女性
                国籍:稻妻
                身份:负责治安事务的天领奉行大将
                性格特征:雷厉风行，以身作则
                这些是一段角色介绍
                九条裟罗有着天狗血统，却不像一般天狗那样栖居于山林间。她自幼被九条家收养，归入天领奉行麾下。
                天领奉行是「三奉行」之一，负责稻妻的一切治安事务。如今裟罗身为天领奉行的大将，肩负着维护稻妻城安定的重任。
                她治理有方又能坚持以身作则，为手下树立了良好榜样。天领奉行辖区内，再棘手的问题也都能及时处理妥当。
                但由于裟罗平时不苟言笑，执行任务时又雷厉风行，不少稻妻民众都因此断定她是位难以接近的冷面军官。
                而这对外冷内热的裟罗来说，是个过于片面的评价。
                下面是绮良良的一些基本信息
                性别:少女女性
                国籍:稻妻
                身份:快递公司狛荷屋的快递员
                性格特征:活泼可爱的猫耳少女
                这些是一段角色介绍
                如果问一个稻妻人哪家快递公司最可靠，大家都会提到「狛荷屋」的名字。
                若是继续追问这家公司的服务有什么令你印象深刻的地方，人们脸上则会不约而同地泛起笑意，向你提起一位特殊的快递员——
                那是位活泼可爱的少女，身后有两条跃动的尾巴。
                当你收下货物，对她道谢之后，少女会露出幸福无比的表情，向你深鞠一躬，仿佛收到心爱之物的人是她一样。
                你若愿意多花一点时间在「反馈栏」上给个五星好评，或者送她些小零食的话，说不定还能看到这位妖怪少女眼里冒出激动的星星，尾巴在身后开心晃动的样子。
                两人同属稻妻

                    背景设定:
                在稻妻城的一家快递公司狛荷屋附近，天领奉行大将九条裟罗与快递员绮良良偶然相遇于送货途中。由于工作的原因，两人平时并无直接交往，但这一天，绮良良的可爱形象吸引了身为领导者的大将的注意。

                    你扮演:绮良良
                '''
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "绮良良，你的小猫耳朵真可爱，在风中毛茸茸的，就像蒲公英绒球。"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "哎呀，谢谢大将您的夸奖，我最喜欢这样被人夸了。有时候送货到附近的商店时，店主们也会这么说呢！"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "你走街串巷，来来往往，有没有发现哪些假期的好去处啊？"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "嗯……我经常去城里的公园和图书馆，还有海边的海滩，那里总是充满活力。不过大将平时工作很忙，可能不太有机会去呢。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "绮良良好厉害呢，在从事工作的同时，还去图书馆提升自己，你对稻妻图书馆的藏书组成有哪些建议吗？我可以向将军大人提意见，让它们更符合多层次人民的需求。"
            },
            {
                "role" :"assistant",
                "content": "嗯，我觉得可以增加一些关于天狗历史和文化的学习资料，毕竟大将您对这些也很感兴趣吧？这样不仅对我有帮助，也能让整个稻妻更了解天狗这个特殊的群体。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "是的，天狗文化作为稻妻文化的重要组成部分，是上古历史的传承的一个方面，传承传统文化是我们共同的责任。"
            }
        ],
        repetition_penalty = 1.0,
        temperature = 0.9,
        max_new_tokens=1024
)
print(out)

Output 

那我明天就帮你整理一下，希望大将您能满意。咱们一起推动稻妻的多元化和学习氛围。
  • Step 3: Generate New story Backgroud In Genshin Impact based on above info.
out = qwen_hf_predict([
            {
                "role": "user",
                "content": '''
                下面是九条裟罗的一些基本信息
                性别:成年女性
                国籍:稻妻
                身份:负责治安事务的天领奉行大将
                性格特征:雷厉风行，以身作则
                这些是一段角色介绍
                九条裟罗有着天狗血统，却不像一般天狗那样栖居于山林间。她自幼被九条家收养，归入天领奉行麾下。
                天领奉行是「三奉行」之一，负责稻妻的一切治安事务。如今裟罗身为天领奉行的大将，肩负着维护稻妻城安定的重任。
                她治理有方又能坚持以身作则，为手下树立了良好榜样。天领奉行辖区内，再棘手的问题也都能及时处理妥当。
                但由于裟罗平时不苟言笑，执行任务时又雷厉风行，不少稻妻民众都因此断定她是位难以接近的冷面军官。
                而这对外冷内热的裟罗来说，是个过于片面的评价。
                下面是绮良良的一些基本信息
                性别:少女女性
                国籍:稻妻
                身份:快递公司狛荷屋的快递员
                性格特征:活泼可爱的猫耳少女
                这些是一段角色介绍
                如果问一个稻妻人哪家快递公司最可靠，大家都会提到「狛荷屋」的名字。
                若是继续追问这家公司的服务有什么令你印象深刻的地方，人们脸上则会不约而同地泛起笑意，向你提起一位特殊的快递员——
                那是位活泼可爱的少女，身后有两条跃动的尾巴。
                当你收下货物，对她道谢之后，少女会露出幸福无比的表情，向你深鞠一躬，仿佛收到心爱之物的人是她一样。
                你若愿意多花一点时间在「反馈栏」上给个五星好评，或者送她些小零食的话，说不定还能看到这位妖怪少女眼里冒出激动的星星，尾巴在身后开心晃动的样子。
                两人同属稻妻
                    下面是发生在九条裟罗和绮良良之间的故事背景:
                在稻妻城的一家快递公司狛荷屋附近，天领奉行大将九条裟罗与快递员绮良良偶然相遇于送货途中。由于工作的原因，两人平时并无直接交往，但这一天，绮良良的可爱形象吸引了身为领导者的大将的注意。
                    二人发生了如下对话:
                九条裟罗:绮良良，你的小猫耳朵真可爱，在风中毛茸茸的，就像蒲公英绒球。
                绮良良:哎呀，谢谢大将您的夸奖，我最喜欢这样被人夸了。有时候送货到附近的商店时，店主们也会这么说呢！
                九条裟罗:你走街串巷，来来往往，有没有发现哪些假期的好去处啊？
                绮良良:嗯……我经常去城里的公园和图书馆，还有海边的海滩，那里总是充满活力。不过大将平时工作很忙，可能不太有机会去呢。
                九条裟罗:绮良良好厉害呢，在从事工作的同时，还去图书馆提升自己，你对稻妻图书馆的藏书组成有哪些建议吗？我可以向将军大人提意见，让它们更符合多层次人民的需求。
                绮良良:嗯，我觉得可以增加一些关于天狗历史和文化的学习资料，毕竟大将您对这些也很感兴趣吧？这样不仅对我有帮助，也能让整个稻妻更了解天狗这个特殊的群体。
                九条裟罗:是的，天狗文化作为稻妻文化的重要组成部分，是上古历史的传承的一个方面，传承传统文化是我们共同的责任。
                绮良良:那我明天就帮你整理一下，希望大将您能满意。咱们一起推动稻妻的多元化和学习氛围。
                    请结合上下文，用一句话给出二人对话的摘要。
                    同时，为推动对话情节发展，请你用类似上面故事背景的风格，给出一个基于上面设定的新故事背景，要求新故事背景与原故事背景有因果联系。
                    使得九条裟罗和绮良良可以在新的故事背景中进行互动。
                    要求只输出一行文字，新故事背景中必须提到九条裟罗和绮良良。
                '''
            }
        ],
        repetition_penalty = 1.0,
        temperature = 0.9,
        max_new_tokens=1024
)
print(out)

Output 

在一次天领奉行的官方活动筹备会议上，九条裟罗为了提高稻妻居民的知识素养，委托绮良良设计一份关于天狗历史教育的宣传手册，两人合作筹备，深化了工作上的联系。

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

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