How to use🦙:
import torch
import bitsandbytes as bnb
from peft import PeftModel, PeftConfig, prepare_model_for_int8_training, LoraConfig, get_peft_model
from transformers import LlamaTokenizer, LlamaForCausalLM, GenerationConfig
peft_model_id = "Yasbok/Alpaca_instruction_fine_tune_Arabic"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("decapoda-research/llama-7b-hf")
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("decapoda-research/llama-7b-hf",
load_in_8bit=True,
device_map="auto",)
model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_id)
def generate_prompt(instruction, input=None):
if input:
return f"""يوجد أدناه تعليمات تصف مهمة ، إلى جانب إدخال يوفر المزيد من السياق. اكتب ردًا يكمل الطلب بشكل مناسب.
### تعليمات:
{instruction}
### مدخل:
{input}
### انتاج:"""
else:
return f"""يوجد أدناه إرشادات تصف مهمة. يُرجى كتابة رد يكمل الطلب بشكل مناسب.
### تعليمات:
{instruction}
### انتاج:"""
generation_config = GenerationConfig(
temperature=0.2,
top_p=0.75,
num_beams=4,
)
def evaluate(instruction, input=None):
prompt = generate_prompt(instruction, input)
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
input_ids = inputs["input_ids"].cuda()
generation_output = model.generate(
input_ids=input_ids,
generation_config=generation_config,
return_dict_in_generate=True,
output_scores=True,
max_new_tokens=256
)
for s in generation_output.sequences:
output = tokenizer.decode(s)
print("انتاج:", output.split("### انتاج:")[1].strip())
evaluate(input("تعليمات: "))