Upload README.md with huggingface_hub

README.md

@@ -0,0 +1,97 @@
+---
+language: vi
+base_model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
+tags:
+- interview
+- conversational
+- vietnamese
+- llama3
+- peft
+- lora
+license: llama3
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+# AI Interview Model - Llama 3 8B
+
+Model AI phỏng vấn được fine-tune từ Meta-Llama-3-8B-Instruct sử dụng LoRA/QLoRA, hỗ trợ tiếng Việt.
+
+## Model Details
+
+- **Base Model:** meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct
+- **Training Method:** LoRA/QLoRA adapter
+- **Language:** Vietnamese (Tiếng Việt)
+- **Task:** Conversational AI for Job Interviews
+
+## Cách sử dụng
+
+### Sử dụng với PEFT (Recommended)
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from peft import PeftModel
+import torch
+
+# Load tokenizer
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Mphuc213222/ai-interview")
+
+# Load base model
+base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map="auto"
+)
+
+# Load LoRA adapter
+model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "Mphuc213222/ai-interview")
+
+# Tạo câu hỏi phỏng vấn
+messages = [
+    {"role": "system", "content": "Bạn là một AI interviewer chuyên nghiệp."},
+    {"role": "user", "content": "Tạo câu hỏi phỏng vấn cho vị trí Python Developer"}
+]
+
+inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(model.device)
+outputs = model.generate(inputs, max_length=500, temperature=0.7, top_p=0.9)
+response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+print(response)
+```
+
+### Sử dụng nhanh
+
+```python
+from transformers import pipeline
+
+pipe = pipeline(
+    "text-generation",
+    model="Mphuc213222/ai-interview",
+    model_kwargs={"torch_dtype": "float16"},
+    device_map="auto"
+)
+
+result = pipe("Tạo câu hỏi phỏng vấn technical cho vị trí Senior Backend Developer")
+print(result[0]['generated_text'])
+```
+
+## Training Details
+
+- **Training arguments:** Xem `adapter_config.json`
+- **Tokenizer config:** Xem `tokenizer_config.json`
+- **Special tokens:** Xem `special_tokens_map.json`
+
+## Use Cases
+
+1. Tạo câu hỏi phỏng vấn tự động
+2. Đánh giá câu trả lời của ứng viên
+3. Tư vấn career và phỏng vấn
+4. Simulation phỏng vấn cho ứng viên
+
+## Limitations
+
+- Model được fine-tune chủ yếu cho tiếng Việt
+- Cần GPU để chạy hiệu quả (8GB+ VRAM recommended)
+- LoRA adapter cần base model để hoạt động
+
+## License
+
+Model tuân theo Llama 3 Community License Agreement.