README.md

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license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen3-0.6B
tags:
- peft
- lora
- fine-tuned
- qwen
datasets:
- tatsu-lab/alpaca
language:
- ko
- en
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# LoRA Fine-tuned Model

이 모델은 Qwen/Qwen3-0.6B을 기반으로 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법을 사용해 파인튜닝된 어댑터입니다.

## 모델 정보
- **베이스 모델**: Qwen/Qwen3-0.6B
- **파인튜닝 방법**: LoRA (Low-Rank Adaptation)
- **데이터셋**: tatsu-lab/alpaca

## 사용 방법

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel

# 베이스 모델과 토크나이저 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-0.6B", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen3-0.6B",
    trust_remote_code=True,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# LoRA 어댑터 로드
model = PeftModel.from_pretrained(model, "Whitewinter/model-lora")

# 추론
prompt = "### Instruction:\nExplain what machine learning is.\n\n### Response:\n"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.7)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
```