File size: 3,460 Bytes
a467bf1 1e7798c da9f087 14b793b c71fc74 1e7798c a11d9ce 9ba59e7 bbd10e2 2c1a704 9ba59e7 dcf10e9 9ba59e7 a11d9ce 9ba59e7 dec36b9 d3e86d8 1e7798c 52bdebe bbd10e2 52bdebe dcf10e9 52bdebe 4e6bc41 52bdebe 00864c1 52bdebe f4b77c9 a467bf1 5a890da dec36b9 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 |
---
base_model:
- BioMistral/BioMistral-7B
- timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct
library_name: transformers
tags:
- mergekit
- merge
---
# Eir
<img src="eir.png" width="100%" height="auto">
*Eir är läkekonstens gudinna i nordisk mytologi.*
## How to use
```python
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "birgermoell/eir"
messages = [
{"role": "system", "content": "Du är en läkare som är expert i allmänmedicin: Svara på följande fråga:"},
{"role": "user", "content": "Vad ska jag göra om jag är förkyld?"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=512, do_sample=False, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95, repetition_penalty=1.2)
print(outputs[0]["generated_text"])
```
```python
>>> "Om du är förkyld är det viktigt att vila och dricka mycket vatten.
Om du har feber, kan du ta paracetamol eller ibuprofen.
Om du har svårare symptom som svår feber, svårare smärtor i halsen,
svårare svullnad i halsen, svårare svårigheter att andas, kan du behöva söka hjälp hos en läkare."
```
```python
model = "birgermoell/eir"
messages = [
{"role": "system", "content": "Du är en läkare som är expert i allmänmedicin: Svara på följande fråga:"},
{"role": "user", "content": "Jag har ont i magen, hur vet jag om jag ska besöka en läkare?"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=512, do_sample=False, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95, repetition_penalty=1.2)
print(outputs[0]["generated_text"])
```
```python
>>> "Om du har ont i magen som är svår att förklara, varar längre än tre veckor, eller är kombinerat med andra symtom som viktigast, feber, diarré, blod i avföringen,
minskad aptit, viktförlust, gastroesophageal reflux, nausea, kräkningar, eller svårigheter att svälja, bör du söka hjälp av en läkare."
```
This model is a merge of https://huggingface.co/timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct and https://huggingface.co/BioMistral/BioMistral-7B.
### Configuration
The following YAML configuration was used to produce this model:
```yaml
models:
- model: timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct
# No parameters necessary for base model
- model: BioMistral/BioMistral-7B
parameters:
density: 0.53
weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct
parameters:
int8_mask: true
dtype: bfloat16
```
## CAUTION!
Both direct and downstream users need to be informed about the risks, biases, and constraints inherent in the model. While the model can produce natural language text, our exploration of its capabilities and limitations is just beginning. In fields such as medicine, comprehending these limitations is crucial. Hence, we strongly advise against deploying this model for natural language generation in production or for professional tasks in the realm of health and medicine. |