Downloads · 30 days
11
0% of all-time downloads
d0rj/Llama-3-8B-saiga-suzume-ties
Llama-3-8B-saiga-suzume-ties is a text generation model from d0rj. 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.
Llama-3-8B-saiga-suzume-ties is a merge of the following models using LazyMergekit: IlyaGusev/saigallama38b lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual
Downloads · 30 days
11
0% of all-time downloads
All-time downloads
3.1K
Public
Parameters
8B
16.1 GB on disk
Likes
6
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors16.1 GB · 100%
From the Hugging Face model README
Llama-3-8B-saiga-suzume-ties is a merge of the following models using LazyMergekit:
models:
- model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
- model: IlyaGusev/saiga_llama3_8b
parameters:
density: 0.5
weight: 0.3
- model: lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual
parameters:
density: 0.5
weight: 0.5
merge_method: ties
base_model: NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct
parameters:
normalize: true
dtype: float16
!pip install -qU transformers accelerate
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "d0rj/Llama-3-8B-saiga-suzume-ties"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])
or
import torch
from transformers import AutoTokenizer, GenerationConfig, AutoModelForCausalLM
model_id = "d0rj/Llama-3-8B-saiga-suzume-ties"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.float16,
attn_implementation="flash_attention_2", # if you can
).to("cuda").eval()
generation_config = GenerationConfig(
do_sample=True,
top_k=30,
top_p=0.9,
temperature=1.04,
repeatition_penalty=1.2,
max_length=8192,
max_new_tokens=512,
min_new_tokens=2,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
data = tokenizer.apply_chat_template(
[
{"role": "system", "content": "Ты — Сайга, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им."},
{"role": "user", "content": "Привет! Как дела?"},
{"role": "assistant", "content": "Привет! Спасибо, дела неплохо. Как у тебя? Чем могу помочь?"},
{"role": "user", "content": "Расскажи, как сдать сессию, если лень даже думать о ней?"},
],
return_tensors="pt",
return_dict=True,
add_generation_prompt=True,
).to(model.device)
with torch.inference_mode():
output_ids = model.generate(
**data,
generation_config=generation_config
)[0]
output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]):]
output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
print(output.strip())
Сдача сессии — это важный момент в жизни каждого студента. Если вы чувствуете лень думать о ней, возможно, стоит попытаться найти мотивацию. Вот несколько советов, которые могут помочь:
1. **Определите причины своей лени.** Если лень связана с чем-то конкретным, попробуйте определить и устранить эту проблему. Например, может быть, вы недосыпаете, вечно устаете или что-то еще.
2. **Рассмотрите сессию как часть вашей жизни.** Понимание того, что сессия — это не просто обязанность, а также возможность учиться и развиваться, может изменить ваше отношение к этому процессу.
3. **Разбейте задачи на маленькие части.** Часто кажется, что большая задача непреодолима, но если разделить ее на меньшие, они станут более доступными.
4. **Планируйте и организуйте свое время.** Разработайте план изучения и следуйте ему. Это поможет вам лучше управлять своим временем и мотивацией.
5. **Получите поддержку.** Поделитесь своими трудностями с друзьями или семьей. Они могут предложить советы или поддержку.
6. **Найдите способы сделать изучение интересным.** Может быть, найдите что-то, что вам нравится, и начните изучать вместе с этим. Это поможет сделать процесс более приятным и стимулирует вас к обучению.
7. **Создайте для себя награды за выполнение задач.** Это может быть что-то простое, например, посмотреть свою любимую серию или сходить на прогулку. Таким образом, вы будете мотивированы продолжать изучение.
8. **Помните о своих целях.** Долгосрочные цели могут служить хорошим мотивационным фактором. Помните, что каждая сессия — это шаг к достижению ваших мечт.
Помните, что самое главное — это не сдача сессии, а процесс обучения и развития. Будьте добры к себе и не забывайте о своих успехах