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- model fine tune base: cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2
- sft
- flash-attention 2
- loss: 0.85
- steps: 3000
- max_length: 2028
- neftune_noise_alpha: 5
Install packages
!python -m pip install --upgrade pip
!pip install -q datasets trl peft bitsandbytes sentencepiece wandb
!pip install -q accelerate safetensors deepspeed
!pip install -q scipy
!export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8
# !pip install ninja
!pip install ninja packaging --upgrade -qqq
!MAX_JOBS=4 pip install flash-attn --no-build-isolation -qqq
!pip install git+"https://github.com/HazyResearch/flash-attention.git#subdirectory=csrc/rotary" -qqq
!python -m pip install optimum -qqq
Ioad model and generate text
from transformers import (
AutoModelForCausalLM,
AutoTokenizer,
BitsAndBytesConfig,
HfArgumentParser,
TrainingArguments,
pipeline,
logging,
GenerationConfig,
TextIteratorStreamer,
)
# from attention_sinks import AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "NickyNicky/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,
device_map="auto",
trust_remote_code=True,
torch_dtype=torch.bfloat16,
load_in_4bit=True,
low_cpu_mem_usage= True,
flash_attn=True,
flash_rotary=True,
fused_dense=True,
)
max_length=2028
print("max_length",max_length)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id,
use_fast = True,
max_length=max_length,
trust_remote_code=True,)
prompt= """<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
tengo hambre que me recomiendas<|im_end|>
<|im_start|>assistant"""
inputs = tokenizer.encode(prompt,
return_tensors="pt",
add_special_tokens=False).cuda()#.to("cuda") # False # True
generation_config = GenerationConfig(
max_new_tokens=700,
temperature=0.5,
top_p=0.9,
top_k=45,
repetition_penalty=1.15, #1.1, # 1.0 means no penalty, > 1.0 means penalty, 1.2 from CTRL paper
do_sample=True,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
# bos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
# use_cache=True,
# stopping_criteria= StoppingCriteriaList([stopping_criteria]),
)
outputs = model.generate(generation_config=generation_config,
input_ids=inputs,)
# tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) #True
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False))
'''OUTPUT:
<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
tengo hambre que me recomiendas<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Hay muchos tipos de alimentos que puedes probar si tienes hambre, pero aquí te muestro una lista ordenada por calor:
1- Frutas y verduras: Estas son buena opción para quitar hambre sin agotar tu cuerpo con grandes cantidades de carbohidratos. Algunas frutas y verduras que podrían ser suficientemente altas en calor durante el día incluyen tomates, plátanos, espinacas, papas, nueces, manzanas, limones, guisantes, cucumbers, zanahorias, etc.
2- Proteínas: Estas son importantes para mantener tu masa muscular y fuerzosa durante el día. Algunas proteínas que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen carne, aceite de oliva, miel, yogur, leche fresca o sopa de gorditas, etc.
3- Carbohidratos: Estas son importantes para energizarte durante el día y mantenerte físico. Algunas frutas y verduras que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen pan, tortillas, roti, arroz, pasta, rice, polenta, cereales, granola, etc.
4- Grains: Estas son importantes para mantenerte satiente durante el día y reducir la frecuencia de comidas rápida. Algunas gromas que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen lentejas, farinas, tortilla, ensalada, etc.
5- Nuts y semolina: Estas son buenas opciones para quitar hambre durante el día sin agotar tu cuerpo con grandes cantidades de azúcar. Algunas frutas y verduras que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen anacardios, almendras, macetas, bocaditos, panquesado, etc.
6- Papel picado: Esta es una opción deliciosa y económica que puedes preparar en caso de quitar hambre durante el día. Para hacer papel picado, primero cortezamos las frutas y verduras que deseas usarlas, y luego cortezamos las frutas y verduras que no deseas usarlas. A continuación, cortezamos las frutas y verduras que deseas usarlas más grandes y que estén más frescas, y luego cortezamos las frutas y verduras
'''