--- base_model: unsloth/qwen2.5-7b language: - en - ko license: apache-2.0 tags: - text-generation-inference - transformers - unsloth - qwen2 - trl - krx --- # Usage: Sejong-Qwen-v4_inference.ipynb: [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1ZPKpQntzEAfVdWABDV_OfHDqriQ5HBF-?usp=sharing) ``` python !pip install transformers einops accelerate !pip install qwen !pip install unsloth from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 토크나이저와 모델 로드 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( "SejongKRX/Sejong-Qwen-4", trust_remote_code=True, use_fast=False ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "SejongKRX/Sejong-Qwen-4", trust_remote_code=True ) # 입력 텍스트 input_text = """ 다음 중 화폐의 시간가치에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가? A. 월 복리의 경우, 매월 적용되는 이자율은 연간 명목 이자율을 1/12로 나누어 산출한다. B. 투자 원금 및 기타 조건이 동일할 경우, 단리 방식보다 복리 방식에서 발생하는 이자가 더 크다. C. 일시불로 지급될 금액의 현재 가치는 미래 가치를 일정 기간 동안 할인율을 적용해 산출할 수 있다. D. 1,000,000원을 연 5% 복리로 2년 동안 예치했을 경우, 만기에 받을 세전 이자는 100,000원이다. ### 정답: """ inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") # 모델을 사용하여 텍스트 생성 output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=1500) # 결과 디코딩 generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text) ``` output: ``` 다음 중 화폐의 시간가치에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가? A. 월 복리의 경우, 매월 적용되는 이자율은 연간 명목 이자율을 1/12로 나누어 산출한다. B. 투자 원금 및 기타 조건이 동일할 경우, 단리 방식보다 복리 방식에서 발생하는 이자가 더 크다. C. 일시불로 지급될 금액의 현재 가치는 미래 가치를 일정 기간 동안 할인율을 적용해 산출할 수 있다. D. 1,000,000원을 연 5% 복리로 2년 동안 예치했을 경우, 만기에 받을 세전 이자는 100,000원이다. ### 정답: D ``` # Dataset 본 모델은 다양한 출처의 데이터(mlabonne/open-perfectblend, Wikipedia, 한국은행의 공공 데이터 등)를 활용하여 학습되었으며, 모든 데이터는 저작권 및 사용 정책에 따라 적절히 사용되었습니다. - Wikipedia 데이터는 CC BY-SA 4.0 라이선스를 따릅니다. 자세한 정보는 [여기](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)에서 확인할 수 있습니다. - 한국은행의 데이터는 한국은행의 [저작권 보호방침](https://www.bok.or.kr)에 따라 사용되었습니다. - [mlabonne/open-perfectblend](https://huggingface.co/datasets/mlabonne/open-perfectblend) 데이터는 Apache 2.0 라이선스를 따릅니다. 라이선스에 대한 자세한 내용은 [Apache 2.0 라이선스](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0)에서 확인할 수 있습니다. # Uploaded model - **Developed by:** SejongKRX - **License:** apache-2.0 - **Finetuned from model :** unsloth/qwen2.5-7b This qwen2 model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library. [](https://github.com/unslothai/unsloth)