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LoudAI/LoudGen-report-korean-2B-v1.0
LoudGen-report-korean-2B-v1.0 is a text generation model from LoudAI. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.
IBM Granite 3.1 - 2B Instruct를 기반으로 하며, 20억 개의 매개변수를 가진 일반적인 명령어 최적화 언어 모델입니다.
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From the Hugging Face model README
IBM Granite 3.1 - 2B Instruct를 기반으로 하며, 20억 개의 매개변수를 가진 일반적인 명령어 최적화 언어 모델입니다.
700개의 구조화된 사업계획서 데이터를 활용하여 미세 조정(Fine-Tuning)된 모델입니다. 사용자가 제공한 사업 설명을 기반으로 한국어로 작성된 체계적인 사업계획서를 생성하는 데 특화되어 있습니다.
사용자가 제공한 간략한 사업 설명:
이 사업은 공단의 수익성을 높이기 위한 원가 분석을 추진하는 것으로, 2023년 4월부터 7월까지 진행됩니다. 주요 분석 대상은 체육사업과 주차사업으로, 수익 증대와 비용 절감을 위해 체계적인 원가 분석이 필요합니다. 이 과정에서 고객의 요구와 시장 트렌드를 반영한 마케팅 전략도 병행하여, 영업이익률 개선과 고객 만족도를 높이는 것을 목표로 합니다. 최종적으로 분석 결과를 바탕으로 실행 계획을 수립해 나갈 예정입니다.
구조화된 사업계획서:
# 비즈니스 개요
* 공단의 수익성을 높이기 위한 원가 분석 추진
* 2023년 4월부터 7월까지 진행
* 체육사업 및 주차사업으로 분석 대상
# 문제점 및 해결 방안
* 현재 수익 증대 및 비용 절감 필요
* 체계적인 원가 분석을 통해 문제점 파악
* 고객 요구 반영 및 시장 트렌드 분석 필요
# 사업 모델 및 수익 구조
* 분석 결과를 바탕으로 수익 증대 전략 수립
* 체육시설 및 주차시설의 수익성 향상 목표
* 비용 절감을 통한 운영 효율성 증대
# 시장 및 경쟁 분석
* 공단의 수익성 향상에 대한 고객 요구 증가
* 경쟁 기관과의 비교를 통한 차별화 전략 필요
* 시장 트렌드 분석을 통한 적극적인 대응 전략 필요
# 마케팅 전략
* 고객 요구 반영한 서비스 개선
* 체육시설 및 주차시설의 특성 강조
* 홍보 활동을 통한 고객 유치 및 만족도 향상
# 핵심 성과 지표 KPI
* 분석 완료 후 영업이익률 개선 목표
* 비용 절감률 및 수익 증가율 모니터링
* 고객 만족도 및 재방문율 증가
# 재무 계획 및 추진 일정
* 2023년 4월부터 7월까지 단계별 추진
* 각 분석 부서별로 나누어 진행
* 분석 결과에 따른 실행 계획 수립 예정
pip install torch
pip install accelerate
pip install transformers
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
model_path = "LoudAI/LoudGen-report-korean-2B-v1.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
model.eval()
# 자신의 사업에 대해 자유롭게 설명해주세요.
chat = [
{ "role": "user", "content": "이 사업은 공단의 수익성을 높이기 위한 원가 분석을 추진하는 것으로, 2023년 4월부터 7월까지 진행됩니다. 주요 분석 대상은 체육사업과 주차사업으로, 수익 증대와 비용 절감을 위해 체계적인 원가 분석이 필요합니다. 이 과정에서 고객의 요구와 시장 트렌드를 반영한 마케팅 전략도 병행하여, 영업이익률 개선과 고객 만족도를 높이는 것을 목표로 합니다. 최종적으로 분석 결과를 바탕으로 실행 계획을 수립해 나갈 예정입니다." },
]
chat = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
outputs = pipe(chat, max_new_tokens=2048, do_sample=False)
response = outputs[0]['generated_text'][len(chat):].strip()
print(response)