File size: 2,341 Bytes
0968e7c 104665e 0968e7c 104665e 0968e7c |
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 65 66 67 |
---
language:
- ru
---
# T-lite-it-1.0
Detailed model card’s coming soon…
## 👨💻 Examples of usage
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
torch.manual_seed(42)
model_name = "t-tech/T-lite-it-1.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_auth_token=token)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, use_auth_token=token, device_map="auto")
prompt = "Напиши стих про машинное обучение"
messages = [
{"role": "system", "content": "Ты T-lite, виртуальный ассистент в Т-Технологии. Твоя задача - быть полезным диалоговым ассистентом."},
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
**model_inputs,
max_new_tokens=256
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
```
Output:
```
В мире данных, где цифры танцуют,
Машинное обученье — ведущий вальс.
Алгоритмы учатся, как дети,
На примерах, как на сказочных страницах.
Они ищут закономерности в потоках,
Как мудрецы в древних свитках.
С каждым шагом всё точнее предсказания,
Вот так, словно волшебство, оживает.
Обучаясь на ошибках, они растут,
Из простых моделей в сложные формы.
Каждый новый пример — как новая строка,
В книге знаний, что не знает конца.
Не бойтесь перемен, ведь это — путь,
Который ведёт к будущему, светлому и новому.
Машинное обученье — наш проводник,
В этом мире, где технологии царят.
``` |