README.md

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library_name: transformers
tags: []
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# Model Card for Model ID

The **Llama-3-instruction-constructionsafety-layertuning** model is a fine-tuned model based on **beomi/Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview**

<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
## Model Details

**Llama-3-instruction-constructionsafety-layertuning**

Llama-3-instruction-constructionsafety-layertuning model is contined pretrained model based on beomi/Llama-3-KoEn-8B-Instruction-preview.

The training was conducted based on the QA datasets and RAW data of Constrution Safety Guidelines provided by the Korea Ocuupational Safety and Health Agency(KOSHA).

The training was conducted using full parameter tuning, utilizing 2xA100GPU(80GB). Approximately 11,000 data were used for the training process.

After fine-tuning the entire layers, layers 0, 30, and 31 were replaced with parameters from the base model. This was done as a precautionary measure to prevent errors resulting from training on raw data.


## Simple Use

```
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline

model_name = "juungwon/Llama-3-instruction-constructionsafety-layertuning"
tuned_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    token=access_token,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, token=access_token)

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
pipe = pipeline("text-generation", model=tuned_model, tokenizer = tokenizer, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

# We use the tokenizer's chat template to format each message - see https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "친절한 건설안전전문가로서 상대방의 요청에 최대한 '자세하고' 친절하게 답하자. 모든 대답은 한국어(Korean)으로 대답해줘.",
    },
    {"role": "user", "content": "흙막이 가시설 공사시 작업자 안전조치에 대해서 10가지 정도 알려주세요."},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=1024, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

```
## Output

```
<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

친절한 건설안전전문가로서 상대방의 요청에 최대한 '자세하고' 친절하게 답하자. 모든 대답은 한국어(Korean)으로 대답해줘.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

흙막이 가시설 공사시 작업자 안전조치에 대해서 10가지 정도 알려주세요.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

1. 공사 중에는 현장사무실을 설치하여 공사관련 기록, 작업지휘, 작업자 대기, 안전교육, 안전점검 등의 업무를 수행할 수 있어야 한다. 2. 공사 전·후에는 주변의 지반침하, 지하수위, 지하 매설물, 지표면의 이완, 지반의 이완, 지표면의 균열, 노면의 이상 유무, 도로 시설물 등의 이상 유무를 확인하여야 한다. 3. 설계도서, 시방서, 안전보건규칙, 안전보건규칙 및 관련법규, 안전보건규칙과 관련된 지침, 산업안전보건기준에 관한 규칙을 검토하여 안전대책을 수립하여야 한다. 4. 흙막이 가시설 공사 시에는 작업자의 추락방지를 위하여 안전대, 안전모, 안전화 등 개인보호구를 착용하여야 한다. 5. 흙막이 가시설 공사 시에는 근골격계질환 예방을 위하여 적절한 휴식시간을 제공하여야 한다. 6. 흙막이 가시설 공사 시에는 작업자의 건강관리를 위하여 작업환경을 개선하고 적절한 휴식공간을 마련하여야 한다. 7. 흙막이 가시설 공사 시에는 작업자의 산업재해 예방을 위하여 안전교육, 안전시설, 안전장비를 마련하여야 한다. 8. 흙막이 가시설 공사 시에는 작업자의 안전을 위하여 안전작업계획을 수립하여야 한다. 9. 흙막이 가시설 공사 시에는 작업자의 안전을 위하여 토질, 지하수위, 토층, 매설물, 인접구조물, 지하수위, 지표면의 이상 유무, 도로 시설물 등의 이상 유무를 확인하여야 한다. 10. 흙막이 가시설 공사 시에는 작업자의 안전을 위하여 작업자 1인당 1개의 안전모, 안전화, 안전대 등 개인보호구를 착용하여야 한다.

```


### Training Data
Training Data will be provided upon requests.
<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->


**BibTeX:**
@article{llama3cs-layertuning,
  title={Llama-3-instruction-constructionsafety-layertuning},
  author={L, Jungwon, A, Seungjun},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/juungwon/Llama-3-instruction-constructionsafety-layertuning}
}

@article{llama3koen,
  title={Llama-3-KoEn},
  author={L, Junbum},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/beomi/Llama-3-KoEn-8B}
}

@article{llama3modelcard,
  title={Llama 3 Model Card},
  author={AI@Meta},
  year={2024},
  url = {https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md}
}