Downloads · 30 days
15
1% of all-time downloads
airesearch/LLaMa3-8b-WangchanX-sft-Full
LLaMa3-8b-WangchanX-sft-Full is a text generation model from airesearch. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as llama3.
Built with Meta Llama 3 (Fine tuning with Qlora)
Downloads · 30 days
15
1% of all-time downloads
All-time downloads
2.8K
Public
Parameters
8B
32.1 GB on disk
Likes
4
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors32.1 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Built with Meta Llama 3 (Fine tuning with Qlora)
This model is based on WangchanX Fine-tuning Pipeline.
GitHub: WangchanX Fine-tuning Pipeline.
License: Meta Llama 3 Community License
Meta Llama 3 is licensed under the Meta Llama 3 Community License, Copyright © Meta Platforms, Inc. All Rights Reserved.
Train WangchanX pipeline: Colab This model train on public dataset around 22GB.
Run on Colab
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# Model path
path = "airesearch/LLaMa3-8b-WangchanX-sft-Full"
# Device
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# Load tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, device_map="auto")
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful, respectful and honest assistant. Your answers should not include any harmful,
unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially
unbiased and positive in nature. If you don’t know the answer to a question, please don’t share false information. please answer the question in Thai."},
{"role": "user", "content": "บอกเทคนิคการเรียนที่มีประสิทธิภาพ"},
]
tokenized_chat = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(device)
print(tokenizer.decode(tokenized_chat[0]))
<details close>
<summary>Output: </summary>
<br>
<pre lang="markdown">
<|user|>
บอกเทคนิคการเรียนที่มีประสิทธิภาพ<|end_of_text|>
<|assistant|></pre>
</details>
outputs = model.generate(tokenized_chat, max_length=2048)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
<details close>
<summary>Output: </summary>
<br>
<pre lang="markdown">
<|user|>
บอกเทคนิคการเรียนที่มีประสิทธิภาพ<|end_of_text|>
<|assistant|>
ใช้เวลาให้เป็นประโยชน์ ลองทำสมาธิก่อนค่อยอ่านหนังสือ ดูว่าวิธีการศึกษาทำได้ดีที่สุดแค่ไหน ให้จดโน้ตขณะฟังเลกเชอร์ในห้องเรียน ทำข้อสอบฝึกตัวเอง ถ้าตอบผิดให้ค้นหาเพิ่มเติมเอง อย่าลืมอ่านทบทวนก่อนสอบ!
</details>