Downloads · 30 days
0
Llama-3-8B-Arabic-v1
shamil88/Llama-3-8B-Arabic-v1
Llama-3-8B-Arabic-v1 is a machine learning model from shamil88. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as llama3.
language: - ar license: llama3 tags: - arabic - llama-3 - fine-tuned - unsloth - trl datasets: - Arabicinstructiondatasetforllmft metrics: - loss ---
Access
Public
Updated Dec 22, 2025
Repo size
353 MB
Likes
0
Public
Repo makeup
Click a slice to open those files.
.safetensors168 MB · 91%
At a glance
- License
- llama3
- Access
- Public
- Created
- Dec 21, 2025
- Updated
- Dec 22, 2025
- SHA
- da029274
Model card
From the Hugging Face model README
language:
- ar license: llama3 tags:
- arabic
- llama-3
- fine-tuned
- unsloth
- trl datasets:
- Arabic_instruction_dataset_for_llm_ft metrics:
- loss
🤖 مساعد شامل الذكي (Llama-3-8B-Arabic-v1)
تم تدريب هذا النموذج لتحسين الاستجابة للتعليمات باللغة العربية باستخدام تقنيات Unsloth لزيادة كفاءة التدريب وتقليل استهلاك الذاكرة.
📊 ملخص التدريب (Training Summary)
استناداً إلى سجلات التدريب الأخيرة:
- الجهاز المستخدم: Tesla T4 GPU (ذاكرة 14.74 GB).
- عدد الأمثلة: 100 مثال تعليمي من مجموعة بيانات
Arabic_instruction_dataset_for_llm_ft. - عدد العصور (Epochs): 12 عصراً.
- إجمالي الخطوات: 150 خطوة تدريبية.
- وقت التدريب: حوالي 9 دقائق و22 ثانية (562.51 ثانية).
📈 أداء التدريب (Training Performance)
- خسارة التدريب النهائية (Final Loss): 0.7493.
- حجم الدفعة الإجمالي (Total Batch Size): 8 (2 لكل جهاز × 4 خطوات تراكم).
- المعلمات القابلة للتدريب: 41,943,040 معلمة (تمثل 0.52% من إجمالي معلمات النموذج).
🧪 تفاصيل الإعدادات التقنية
- إصدار Unsloth: 2025.12.8.
- المكتبات: Transformers 4.57.3، Torch 2.9.1+cu128.
- دقة التدريب: تم استخدام Padding-free auto-enabled لتسريع العملية.
🚀 كيفية الاستخدام
from unsloth import FastLanguageModel
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained("shamil88/Llama-3-8B-Arabic-v1")
- License
- llama3
- Languages
- ar
- Created
- Dec 21, 2025
- Updated
- Dec 22, 2025