TR Models
Collection
5 items
•
Updated
•
1
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("umarigan/LLama-3-8B-Instruction-tr")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("umarigan/LLama-3-8B-Instruction-tr")
alpaca_prompt = """
Görev:
{}
Girdi:
{}
Cevap:
{}"""
inputs = tokenizer(
[
alpaca_prompt.format(
"bir haftada 3 kilo verebileceğim 5 öneri sunabilir misin?", # Görev
"", # Girdi
"", # Cevap - boş bırakın!
)
], return_tensors = "pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens = 64, use_cache = True)
tokenizer.batch_decode(outputs)
Output:
<|begin_of_text|> Görev: bir haftada 3 kilo verebileceğim 5 öneri sunabilir misin?
Girdi:
Cevap:
1. Yemeklerinizde daha az tuz kullanın. 2. Daha fazla sebze ve meyve tüketin. 3. Daha fazla su için. 4. Daha fazla egzersiz yapın. 5. Daha fazla uyku alın.<|end_of_text|>
Base model
meta-llama/Meta-Llama-3-8B