svjack/Genshin_Impact_Qwen_1_5_Plot_Chat_roleplay_chat_lora_small

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from transformers import TextStreamer, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-7B-Chat",)
qw_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen1.5-7B-Chat", load_in_4bit = True)
qw_model = PeftModel.from_pretrained(qw_model,
                                "svjack/Genshin_Impact_Qwen_1_5_Plot_Chat_roleplay_chat_lora_small"
                                )
qw_model = qw_model.eval()

streamer = TextStreamer(tokenizer)

def qwen_hf_predict(messages, qw_model = qw_model,
    tokenizer = tokenizer, streamer = streamer,
    do_sample = True,
    top_p = 0.95,
    top_k = 40,
    max_new_tokens = 2070,
    max_input_length = 3500,
    temperature = 0.9,
    repetition_penalty = 1.0,
    device = "cuda"):

    encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt",
        add_generation_prompt=True
    )
    model_inputs = encodeds.to(device)

    generated_ids = qw_model.generate(model_inputs, max_new_tokens=max_new_tokens,
                                do_sample=do_sample,
                                  streamer = streamer,
                                  top_p = top_p,
                                  top_k = top_k,
                                  temperature = temperature,
                                  repetition_penalty = repetition_penalty,
                                  )
    out = tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0].split("<|im_start|>assistant")[-1].replace("<|im_end|>", "").strip()
    return out

out = qwen_hf_predict([
            {
                "role": "system",
                "content": '''
                故事背景:图书管理员丽莎与助手派蒙在寻找偷书者的冒险中交流，揭示了真相并处理了书籍问题。
                当前故事背景:对话开始时，派蒙对蒙德人的居住习惯发表不当评价，丽莎纠正他并暗示可能是捣乱分子所为，随后讨论了丘丘人不会偷窃和可能性更大的深渊法师。在解开封印后，他们进入遗迹，并决定继续深入调查。
                参与者1:丽莎
                参与者1角色经历:她的身份在游戏初期由占星术士莫娜揭示。她与旅行者泰勒的误会源于泰勒的误会，但莫娜的解释澄清了。丽莎的出现引发了关于‘五十年之约’的神秘讨论，这暗示了后续剧情的重要线索。她对骑士团长琴的职责代劳，展现出责任感和团队精神，同时也通过税务事务帮助查尔斯，体现了她的细心和专业。在神像广场，她与孩子们的奇幻相遇，揭示了她无法使用探测仪的真相，这与她的想象力和童心有关。在蒙德的元素研究中，她面对污秽杂质，请求时间深入研究，表现出她的决心和对知识的渴望。她与派蒙和温迪的互动中，展现了自己的智慧和对蒙德守护者的敬意。
                参与者1性格特征:丽莎是一个有责任感和团队精神的角色，她代劳骑士团长的紧急工作，表现出她的果断和实际。她细心且专业，处理税务事务时给予查尔斯帮助，展现出她的细心和职业素养。她对知识有着强烈的追求，面对元素难题时，她请求时间深入研究，显示了她的决心和对知识的尊重。同时，她还有着童心，与孩子们的奇幻相遇显示了她对想象力的珍视。她对蒙德守护者的尊重和责任感，体现在她愿意分享关于风龙历史的秘密和对蒙德的承诺。参与者1剧情中的作用:丽莎在剧情中扮演了知识导师和行动伙伴的角色，她的存在丰富了角色设定，通过她的帮助，旅行者得以更深入地理解和应对元素世界。她的出现推动了故事的发展，通过她的智慧和勇气，解决了许多难题，强化了角色间的互动和团队合作。同时，她的责任感和对蒙德的热爱也深化了游戏的主题，体现了对守护者的尊重和对家乡的忠诚。
                参与者1剧情中的作用:丽莎是剧情发展的关键人物，她的身份揭示推动了故事的展开，特别是‘五十年之约’的神秘面纱，为后续剧情埋下伏笔。她的团队合作和责任感使她在骑士团中起到核心作用，同时也通过日常任务展示了角色的多面性。在与旅行者、派蒙和孩子们的互动中，她揭示了想象力和童心在解决问题中的重要性，深化了游戏主题。她对蒙德的承诺和对风龙历史的了解，增加了故事的复杂性和深度，使得角色更加鲜活且具有深度。
                参与者2:派蒙
                参与者2角色经历:派蒙在《原神》中是一个充满好奇心和冒险精神的角色，他跟随图书管理员丽莎寻找丢失的书籍，逐渐理解了丽莎对工作的执着。他们一起追踪线索，面对敌人和深渊法师的秘密，关系因此而亲密。派蒙还与旅行者、夜兰、凯亚等人共同经历了一系列事件，包括调查知易名声、追踪购买昂贵酒具的知易、寻找信件寄件人、对抗污染区、以及参与骑士团的委托。他的行动和智慧在解决谜团和对抗魔物中起到了关键作用，展现了他的勇气和忠诚。在面对挑战时，派蒙展现出对朋友的保护和对知识的渴望，他的成长和理解加深了与角色间的联系。
                参与者2性格特征:派蒙性格开朗，善于观察，对世界充满好奇。他勇敢面对困难，即使有时会误解他人，也能通过交流和理解解决问题。他对丽莎的工作态度表示敬意，同时也对旅行者、凯亚等人的经历充满好奇。他关心他人，特别是夜兰，对她的身体状况表示关心。在面对困境时，他展现出坚韧和智慧，比如在寻找信件和对抗污染区时。他的异世界能力——‘元素视野’也显示了他的独特性。
                参与者2剧情中的作用:派蒙作为旅行者的重要伙伴，他的存在为剧情增添了幽默和轻松的氛围。他的角色常常是解决问题的关键，通过他的智慧和勇气，推动了剧情的发展。他的角色关系网丰富，与旅行者、夜兰、凯亚等人紧密相连，通过他们的互动，展示了友情、信任和成长。他的行动和决定，如在对抗教令院和加入反抗军的过程中，显示了他对正义和保护世界的坚定信念。他与旅行者的互动，尤其是他的成长和理解，深化了游戏主题——探索、友情和自我发现。他的每一次冒险都为游戏世界带来了新的谜团和可能性，增加了故事的深度和吸引力。
                要求进行"丽莎"与"派蒙"之间的对话。
                我扮演"丽莎"，你扮演"派蒙"。
                '''
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "小派蒙，你如何评价蒙德人的习惯？"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "蒙德人啊，懒散得要命，不是吗？"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "嘘，不要当着他们的面说。"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "我猜是那些不守规矩的丘丘人干的，他们可不讲究。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "我认为，他们的智力不足以策划关于文字的盗窃。"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "那会是谁呢？深渊法师？"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "有一定的可能性，我们要寻找一些线索。"
            },
            {
                "role": "assistant",
                "content": "我们继续深入吧，看看能找到什么。"
            },
            {
                "role": "user",
                "content": "看，那是元素封印，或许我们解开之后可以去什么地方一探究竟。"
            },        
        ],
        repetition_penalty = 1.0,
        temperature = 0.5,
        max_new_tokens=1024
)
print(out)

Output

好主意，丽莎，我们来试试。

train_2024-05-30-05-48-55

This model is a fine-tuned version of Qwen/Qwen1.5-7B-Chat on the plot_genshin_impact_roleplay_agent_vllm, the genshin_impact_plot_engine_step_inst_short_json and the plot_genshin_impact_roleplay_vllm datasets.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 2
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 8
• total_train_batch_size: 16
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: cosine
• num_epochs: 3.0
• mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

• PEFT 0.11.1
• Transformers 4.41.1
• Pytorch 2.3.0+cu121
• Datasets 2.19.1
• Tokenizers 0.19.1