Mistral-portuguese-luana-7b-chat

This model was trained with a superset of 250,000 chat in Portuguese. The model comes to help fill the gap in models in Portuguese. Tuned from the Mistral 7b, the model was adjusted mainly for chat.

How to use

FULL MODEL : A100

HALF MODEL: L4

8bit or 4bit : T4 or V100

You can use the model in its normal form up to 4-bit quantization. Below we will use both approaches. Remember that verbs are important in your prompt. Tell your model how to act or behave so that you can guide them along the path of their response. Important points like these help models (even smaller models like 7b) to perform much better.

!pip install -q -U transformers
!pip install -q -U accelerate
!pip install -q -U bitsandbytes

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-chat", device_map= {"": 0})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-chat")
model.eval()

You can use with Pipeline but in this example i will use such as Streaming

inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] Estou pensando em levar minha esposa e meu gatinha para fazer algo diferente. Você teria alguma coisa em mente ?.
[/INST]"""], return_tensors="pt")

inputs.to(model.device)

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=128)

If you are having a memory problem such as "CUDA Out of memory", you should use 4-bit or 8-bit quantization. For the complete model in colab you will need the A100. If you want to use 4bits or 8bits, T4 or L4 will already solve the problem.

4bits example

from transformers import BitsAndBytesConfig
import torch
nb_4bit_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map={"": 0}
)

LangChain

Human: Ola Luana, estou precisando de umas dicas para o final de semana. Poderia me ajudar ?

Luana: Olá! Claro, ficarei feliz em ajudá-lo. O que você tem em mente para o final de semana?

Human: Estou pensando em levar minha esposa e meu gatinha para fazer algo diferente. Você teria alguma coisa em mente ?

Luana: Claro! Você pode considerar fazer um piquenique na praia, visitar um museu ou fazer uma caminhada na natureza. O que você e sua esposa gostam de fazer juntos?

Human: Eu e minha esposa gostamos muito de caminhadas. Temos uma mochila que carregamos nosso gatinha para todo lado.

Luana: Parece ótimo! Você pode considerar fazer uma caminhada em um parque local ou reserva natural. Você também pode pesquisar trilhas mais longas para fazer em um fim de semana. Além disso, você pode trazer um piquenique com você para saborear durante a caminhada.

Human: Otimas ideias voce tem me dado. O que será que é gostoso levar em um piquenique ?

Luana: Você pode trazer sanduíches, frutas, vegetais, queijo e biscoitos. Você também pode trazer uma garrafa de água ou um refrigerante para beber. Além disso, você pode trazer um saco de lixo para descartar resíduos de maneira responsável.

Human: Olha só que dica bacana. Realmente devo levar uma sacola para nao descartar nada na Natureza e assim me divertir com minha esposa.

Luana: Sim, é importante descartar resíduos de maneira responsável e proteger o meio ambiente. Você pode considerar fazer um piquenique em um parque local ou reserva natural onde possa descartar resíduos de maneira responsável.

Human: Perfeito. Muito Obrigado Luana. Otimas dicas. Até a proxima !

Luana: De nada! Fique em contato se precisar de mais ajuda. Tenha um ótimo fim de semana!

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Average	65.03
ENEM Challenge (No Images)	59.13
BLUEX (No Images)	49.24
OAB Exams	36.58
Assin2 RTE	90.47
Assin2 STS	76.55
FaQuAD NLI	66.75
HateBR Binary	77.46
PT Hate Speech Binary	69.45
tweetSentBR	59.63

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