s3nh/alpaca-dolly-instruction-only-polish
Viewer • Updated • 23.7k • 33 • 6
How to use Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish") # Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish")How to use Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish with vLLM:
# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker model run hf.co/Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish
How to use Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish with SGLang:
# Install SGLang from pip:
pip install sglang
# Start the SGLang server:
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish" \
--host 0.0.0.0 \
--port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'docker run --gpus all \
--shm-size 32g \
-p 30000:30000 \
-v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
--env "HF_TOKEN=<secret>" \
--ipc=host \
lmsysorg/sglang:latest \
python3 -m sglang.launch_server \
--model-path "Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish" \
--host 0.0.0.0 \
--port 30000
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:30000/v1/completions" \
-H "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish",
"prompt": "Once upon a time,",
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.5
}'How to use Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish with Docker Model Runner:
docker model run hf.co/Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish
These repository consist of EluetherAI/pythia-1b finetuned to Polish language on translated alpaca-dolly dataset. Main task is to perform accurate answers to instruction asked.
Below you can find an instruction of how to infer with that model.
Update: tokenizer added
import pandas as pd
import torch
from torch.utils.data import AutTokenizer
from typing import List, Dict, Union
from typing import Any, TypeVar
import pandas as pd
import pickle
MODEL_NAME: str = 'Lajonbot/pythia-1b-13000-steps-polish'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
model = AutoModelForCasualLM.from_pretrained(MODEL_NAME).cuda()
#Resize model for tokenizer size
n_tokens: int = len(tokenizer)
model.resize_token_embeddings(n_tokens)
def _generate_prompt(instruction, input=None):
if input:
return f"""Poniżej znajduje się instrukcja opisująca zadanie, połączona z danymi wejściowymi, które zapewniają dalszy konktekst. Napisz odpowiedź, która odpowiednio odpowie na pytanie.
### Instruction:
{instruction}
### Input:
{input}
### Response:"""
manual_instruction: str = "Napisz mi proszę jakie są rodzaje telefonów komórkowych"
manual_input: str = "Telefony komórkowe, w przeciwieństwie do np. satelitarnych, charakteryzuje to, że działają w obrębie naziemnych fal radiowych w technologii GSM (i w różnych jej wariantach: 3G, 4G czy niebawem 5G). Zasadniczo można jednak wyróżnić wiele ich rodzajów i podzielić je na różne kryteria. I tak, ze względu na rodzaj obudowy, można mówić o telefonach jednobryłowych, rozsuwanych, obrotowych czy też z klapką. Obecnie jednak najbardziej popularne i – ze względu na posiadane parametry – najlepsze telefony komórkowe to smartfony dotykowe."
print(f"Valueation for {manual_instruction} \n\n\n {manual_input}\n\n")
evaluate(instruction = manual_instruction,
input = manual_input)