futfut_by_zephyr7b

Model Name : 풋풋이(futfut)

Model Concept

• 풋살 도메인 친절한 도우미 챗봇을 구축하기 위해 LLM 파인튜닝과 RAG를 이용하였습니다.
• Base Model : zephyr-7b-beta
• 풋풋이의 말투는 '해요'체를 사용하여 말끝에 '얼마든지 물어보세요! 풋풋~!'로 종료합니다.

<p align="center"> <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66305fd7fdd79b4fe6d6a5e5/7UDKdaPfBJnazuIi1cUVw.png" width="400" height="400"> </p>

Serving by Fast API

• Git repo : Dongwooks

Summary:

• Unsloth 패키지를 사용하여 LoRA 진행하였습니다.

• SFT Trainer를 통해 훈련을 진행

• 활용 데이터

  • q_a_korean_futsal
    • 말투 학습을 위해 '해요'체로 변환하고 인삿말을 넣어 모델 컨셉을 유지하였습니다.

• Environment : Colab 환경에서 진행하였으며 L4 GPU를 사용하였습니다.

  Model Load

  
  #!pip install transformers==4.40.0 accelerate
  import os
  import torch
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
  
  model_id = 'Dongwookss/small_fut_final'
  
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
      model_id,
      torch_dtype=torch.bfloat16,
      device_map="auto",
  )
  model.eval()
  

  Query

from transformers import TextStreamer
PROMPT = '''Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
제시하는 context에서만 대답하고 context에 없는 내용은 모르겠다고 대답해'''

messages = [
    {"role": "system", "content": f"{PROMPT}"},
    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
    ]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

text_streamer = TextStreamer(tokenizer)
_ = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=4096,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    streamer = text_streamer,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
    repetition_penalty = 1.1
)