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EM German 13B v01 - AWQ

Model creator: Jan Philipp Harries
Original model: EM German 13B v01

Description

This repo contains AWQ model files for Jan Philipp Harries's EM German 13B v01.

About AWQ

AWQ is an efficient, accurate and blazing-fast low-bit weight quantization method, currently supporting 4-bit quantization. Compared to GPTQ, it offers faster Transformers-based inference.

It is also now supported by continuous batching server vLLM, allowing use of Llama AWQ models for high-throughput concurrent inference in multi-user server scenarios.

As of September 25th 2023, preliminary Llama-only AWQ support has also been added to Huggingface Text Generation Inference (TGI).

Note that, at the time of writing, overall throughput is still lower than running vLLM or TGI with unquantised models, however using AWQ enables using much smaller GPUs which can lead to easier deployment and overall cost savings. For example, a 70B model can be run on 1 x 48GB GPU instead of 2 x 80GB.

Repositories available

Prompt template: EmGerman

Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:

Provided files, and AWQ parameters

For my first release of AWQ models, I am releasing 128g models only. I will consider adding 32g as well if there is interest, and once I have done perplexity and evaluation comparisons, but at this time 32g models are still not fully tested with AutoAWQ and vLLM.

Models are released as sharded safetensors files.

Branch	Bits	GS	AWQ Dataset	Seq Len	Size
main	4	128	German Quad	4096	7.25 GB

Serving this model from vLLM

Documentation on installing and using vLLM can be found here.

Note: at the time of writing, vLLM has not yet done a new release with AWQ support.

If you try the vLLM examples below and get an error about quantization being unrecognised, or other AWQ-related issues, please install vLLM from Github source.

When using vLLM as a server, pass the --quantization awq parameter, for example:

python3 python -m vllm.entrypoints.api_server --model TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ --quantization awq --dtype half

When using vLLM from Python code, pass the quantization=awq parameter, for example:

from vllm import LLM, SamplingParams

prompts = [
    "Hello, my name is",
    "The president of the United States is",
    "The capital of France is",
    "The future of AI is",
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95)

llm = LLM(model="TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ", quantization="awq", dtype="half")

outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)

# Print the outputs.
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")

Serving this model from Text Generation Inference (TGI)

Use TGI version 1.1.0 or later. The official Docker container is: ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.1.0

Example Docker parameters:

--model-id TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ --port 3000 --quantize awq --max-input-length 3696 --max-total-tokens 4096 --max-batch-prefill-tokens 4096

Example Python code for interfacing with TGI (requires huggingface-hub 0.17.0 or later):

pip3 install huggingface-hub

from huggingface_hub import InferenceClient

endpoint_url = "https://your-endpoint-url-here"

prompt = "Tell me about AI"
prompt_template=f'''Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:

'''

client = InferenceClient(endpoint_url)
response = client.text_generation(prompt,
                                  max_new_tokens=128,
                                  do_sample=True,
                                  temperature=0.7,
                                  top_p=0.95,
                                  top_k=40,
                                  repetition_penalty=1.1)

print(f"Model output: {response}")

How to use this AWQ model from Python code

Install the necessary packages

Requires: AutoAWQ 0.1.1 or later

pip3 install autoawq

If you have problems installing AutoAWQ using the pre-built wheels, install it from source instead:

pip3 uninstall -y autoawq
git clone https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ
cd AutoAWQ
pip3 install .

You can then try the following example code

from awq import AutoAWQForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer

model_name_or_path = "TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ"

# Load model
model = AutoAWQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path, fuse_layers=True,
                                          trust_remote_code=False, safetensors=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=False)

prompt = "Tell me about AI"
prompt_template=f'''Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:

'''

print("\n\n*** Generate:")

tokens = tokenizer(
    prompt_template,
    return_tensors='pt'
).input_ids.cuda()

# Generate output
generation_output = model.generate(
    tokens,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    top_k=40,
    max_new_tokens=512
)

print("Output: ", tokenizer.decode(generation_output[0]))

"""
# Inference should be possible with transformers pipeline as well in future
# But currently this is not yet supported by AutoAWQ (correct as of September 25th 2023)
from transformers import pipeline

print("*** Pipeline:")
pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    top_k=40,
    repetition_penalty=1.1
)

print(pipe(prompt_template)[0]['generated_text'])
"""

Compatibility

The files provided are tested to work with:

TGI merged AWQ support on September 25th, 2023: TGI PR #1054. Use the :latest Docker container until the next TGI release is made.

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Thank you to all my generous patrons and donaters!

And thank you again to a16z for their generous grant.

Original model card: Jan Philipp Harries's EM German 13B v01

EM German 13b

(Zur deutschen Version)

EM German (v01) is an experimental llama2-based model family, finetuned on a large dataset of various instructions in German language. The models are optimized for German text, providing proficiency in understanding, generating, and interacting with German language content.

This is the 13b llama2 version.

Links & Demos

We will publish further instructions, updates and code-snippets in the project's Github-Repo.

Model Links

Base Model	HF	GPTQ	GGUF	AWQ
Llama2 7b	Link	Link	Link	soon
Llama2 13b	Link	Link	soon	soon
Llama2 70b	Link	Link	Link	soon
Mistral 7b	Link	soon	soon	tbc
LeoLm 7b	soon	soon	soon	tbc
LeoLM 13b	soon	soon	soon	tbc

Demos:

You can use some of the models with free google Colab instances (e.g. the 7bn model in 8bit or the 13b model with GPTQ):

Example Colab Notebook for 13b with GPTQ
Example Colab Notebook for 7b with 8bit-Loading
Further Examples for LLM apps will follow soon...

Prompt Format

This model follows the Vicuna format without linebreaks (but should work with linebreaks as well). The format is as follows:

Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <instruction> ASSISTANT:

You can swap the standard system prompt for a better suited one (see below for RAG-tasks).

Results

Attached a few example outputs. I also developed a few small German benchmarks (based on the Eleuther LM Evaluation Harness), which I will publish soon.

Example Output

Prompt:

Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:

Response EM 7b v01

Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.

Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter

Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.

Prompt:

Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:

Response EM 7b v01

Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.

    1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.

    2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.

    3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.

    4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.

Factual Retrieval / RAG

EM Models offer a special format for Factual Retrieval/RAG that is optimized for minimizing hallucinations. We use the same format as Airoboros for this:

Example

Prompt

Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
BEGINCONTEXT
Url: https://www.jph.me
ENDCONTEXT 
Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
ENDINPUT
BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:

Model response:

Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.

Note that the model would normally always answer with the correct response to a trivial question like this but is trained to deny an answer, if there is no source between the BEGININPUT and ENDINPUT that provides a grounding.

If we keep the same Context/Input but ask instead:

BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:

We get the correct answer with the source:

Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)

Evaluation

I will publish some custom German benchmarks and the results for them soon.

Dataset

The dataset is a mixture of multi-turn chats, retrieval instructions and synthetically generated instructions spawning many topics and applications.

Use with tranformers

Unchanged from the base model:

import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer

# Hugging Face model_path
model_path = 'jphme/em_german_7b_v01'
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto',
)

def ask_model(instruction, system='Du bist ein hilfreicher Assistent.'):
    prompt=f"{system} USER: {instruction} ASSISTANT:"
    input_tokens=tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
    output_tokens=model.generate(**input_tokens,  max_new_tokens=200)[0]
    answer=tokenizer.decode(output_tokens, skip_special_tokens=True)
    return answer

print(ask_model("Nenne mir 10 gute Gründe dafür, heute Sport zu machen!"))

Limitations & Biases

This model can produce factually incorrect output, and should not be relied on to produce factually accurate information. This model was trained on various public datasets. While great efforts have been taken to clean the pretraining data, it is possible that this model could generate lewd, biased or otherwise offensive outputs.

Acknowledgements:

Many thanks to winglian/caseus for his great work on Axolotl which I used to train the EM mdoels. I am also grateful to Jon Durbin and his Airoboros models and code from which I borrowed many ideas and code snippets.

The 70b model was trained with support of the OVH Cloud Startup Program.

Contact

I you are interested in customized LLMs for business applications, please get in contact with me via my website. I am also always happy about suggestions and feedback.

PS: I am also still searching for a Co-Founder.

Disclaimer:

The license on this model does not constitute legal advice. I am not responsible for the actions of third parties who use this model. This model should only be used for research purposes. The original Llama2 license applies and is distributed with the model files.

(Deutsch) EM German

EM German (v01) ist eine experimentelle, Llama2-basierte KI-Modellreihe, die in deutscher Sprache fine-getuned wurde.

Die Modelle sind für deutschen Text optimiert und können Inhalte in deutscher Sprache verstehen und generieren.

Links & Demos

Im Github-Repo Repo werde ich weitere Beispiele und Code-Snippets veröffentlichen.

Model Links

Base Model	HF	GPTQ	GGUF	AWQ
Llama2 7b	Link	Link	Link	soon
Llama2 13b	Link	Link	soon	soon
Llama2 70b	Link	Link	Link	soon
Mistral 7b	Link	soon	soon	tbc
LeoLm 7b	soon	soon	soon	tbc
LeoLM 13b	soon	soon	soon	tbc

Colab:

Einige der Modelle können mit kostenlosen Google Colab-Instanzen verwendet werden (z.B. das 7b-Modell in 8-Bit oder das 13b-Modell mit GPTQ):

Beispiel-Notebook 13b mit GPTQ
Beispiel-Notebook 7b mit 8-Bit
Weitere Beispiele für LLM-Apps folgen in Kürze...

Eingabeformat

Dieses Modell folgt dem Vicuna-Format ohne Zeilenumbrüche (sollte aber auch mit Zeilenumbrüchen funktionieren). Das Format lautet wie folgt:

Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <Anweisung> ASSISTANT:

Sie können das Standard-Systemprompt aber auch ändern (siehe unten für ein Beispiel bei Aufgaben mit externen Datenbanken).

Ergebnisse

Anbei einige Beispiele für Modell-Outputs. Wir werden demnächst einige kleine deutsche Benchmarks veröffentlichen (basierend auf dem Eleuther LM Evaluation Harness), die wir bei diesen Modellen bereits getstet haben.

Beispiel-Ausgaben

Prompt:

Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:

Antwort EM 7b v01

Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.

Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter

Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.

Prompt:

Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:

Antwort EM 7b v01:

Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.

    1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.

    2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.

    3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.

    4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.

Sachliche Abfrage / RAG

EM-Modelle bieten ein spezielles Format für RAG (also die Verwendung mit Informationen aus zusätzlichen externen Quellen wie Datenbanken oder Websiten), das für die Minimierung von Halluzinationen und Falscinformationen optimiert ist. Wir verwenden dasselbe Format wie Airoboros dafür.

Beispiel

Prompt

Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
BEGINCONTEXT
Url: https://www.jph.me
ENDCONTEXT 
Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
ENDINPUT
BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:

Modellantwort:

Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.

Hier würde das Modell normalerweise die (triviale) Antwort (2) geben, ist aber trainiert, keine Antwort zu geben, wenn es keine Quelle zwischen BEGININPUT und ENDINPUT gibt, die eine belegbare Antwort liefert.

Wenn wir anstattdessen fragen:

BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:

Bekommen wir die korrekte Antwort mit Quellenangabe

Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)

Evaluation

coming soon

Datensatz

Der Datensatz ist eine Mischung aus Multi-Turn-Chats, RAG Instructions und synthetisch generierten Finetuning-Daten, die viele Themen und Anwendungen abdecken.

Einschränkungen & Vorurteile

Dieses Modell kann sachlich falsche Ausgaben produzieren und sollte nur zu Forschubngszwecken verwendet werden.

Danksagungen:

Vielen Dank an winglian/caseus für seine großartige Arbeit an Axolotl, die ich zur Schulung der EM-Modelle verwendet habe. Ich bin auch Jon Durbin für seine Arioboros Modelle und Code-Schnipsel dankbar, von denen ich viele Ideen nutzen konnte.

Das 70b-Modell wurde mit Unterstützung des OVH Cloud Startup Program trainiert.

Kontakt

Wenn Sie an customized LLMs für geschäftliche Anwendungen interessiert sind, kontaktieren Sie mich bitte über meine Website. Ich freue mich auch immer über Anregungen und Feedback zu meinen Modellen.

PS: Ich suche auch immer noch einen Co-Founder für unser Startup, das sich noch im Stealth-Modus befindet.

Haftungsausschluss:

Ich bin nicht verantwortlich für die Handlungen Dritter, die dieses Modell verwenden. Dieses Modell sollte nur für Forschungszwecke verwendet werden. Die ursprüngliche Llama2-Lizenz gilt und wird mit den Modell-Dateien verteilt.

EM German 13B v01 - AWQ

Description

About AWQ

Repositories available

Prompt template: EmGerman

Provided files, and AWQ parameters

Serving this model from vLLM

Serving this model from Text Generation Inference (TGI)

How to use this AWQ model from Python code

Install the necessary packages

You can then try the following example code

Compatibility

Discord

Thanks, and how to contribute

Original model card: Jan Philipp Harries's EM German 13B v01

EM German 13b

Links & Demos

Model Links

Demos:

Prompt Format

Results

Example Output

Factual Retrieval / RAG

Example

Evaluation

Dataset

Use with tranformers

Limitations & Biases

Acknowledgements:

Contact

Disclaimer:

(Deutsch) EM German

Links & Demos

Model Links

Colab:

Eingabeformat

Ergebnisse

Beispiel-Ausgaben

Sachliche Abfrage / RAG

Beispiel

Evaluation

Datensatz

Einschränkungen & Vorurteile

Danksagungen:

Kontakt

Haftungsausschluss:

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