╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ ║
║ ██████╗ ██╗ ██████╗ ███████╗ ║
║ ██╔══██╗██║██╔═══██╗██╔════╝ ║
║ ██████╔╝██║██║ ██║███████╗ ║
║ ██╔══██╗██║██║ ██║╚════██║ ║
║ ██████╔╝██║╚██████╔╝███████║ ║
║ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ║
║ ║
║ Business Idea Operating System ║
║ BIOS-Insight-v1 · Kernel: BIOS-kernel-v1 ║
║ ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
"We don't just analyse businesses. We illuminate them."
BIOS-Insight-v1 — Business Idea Operating System
🇬🇧 English
Model Description
BIOS-Insight-v1 is a fine-tuned large language model built on LLaMA 3.3 70B Instruct, specifically trained to serve as the intelligence core of the Business Idea Operating System (BIOS) — a comprehensive AI agent designed for Myanmar's small and medium enterprises (SMEs), Gold Shops, fashion retailers, F&B operators, and the next generation of Southeast Asian entrepreneurs.
BIOS is not a chatbot. It is an Operating System for business ideas — the same way Windows runs your computer, BIOS runs your business strategy. Every question answered, every weakness surfaced, every opportunity ranked: all orchestrated by a single intelligent kernel.
This model powers Module 1: Business Diagnosis Engine, the foundational layer of the BIOS platform. Feed it 24 structured questions about any business, and it returns a complete, actionable diagnosis in under 60 seconds.
Architecture & Training
| Property | Details |
|---|---|
| Base Model | meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct |
| Fine-tune Method | QLoRA (4-bit quantisation, rank 64) |
| Training Data | Myanmar SME diagnostics, Gold Shop patterns, SEA business benchmarks |
| Context Length | 8,192 tokens |
| Output Format | Structured JSON — deterministic, parseable |
| Languages | English, Burmese (မြန်မာဘာသာ) |
| Quantisation | GGUF Q4_K_M available for local inference |
What BIOS Produces
Given structured business inputs, BIOS-Insight-v1 generates:
{
"health_score": 47,
"health_label": "Fair",
"health_dimensions": {
"revenue_strength": 40,
"customer_retention": 20,
"market_position": 60,
"technology_adoption": 30,
"growth_trajectory": 80
},
"top_3_weaknesses": [
{
"rank": 1,
"label": "Customer Retention",
"your_score": 20,
"benchmark": 60,
"gap": 40,
"severity": "HIGH",
"detail": "Only 28% repeat purchase rate — Gold Shop industry average is 60%."
}
],
"growth_opportunities": [
{
"rank": 1,
"title": "Boost Customer Retention Rate",
"expected_impact": "+1,680,000 MMK estimated monthly revenue",
"difficulty": "MEDIUM",
"timeframe": "2–3 months"
}
],
"priority_action_items": [
{
"priority": 1,
"action": "Launch a loyalty stamp card and 30-day WhatsApp follow-up sequence.",
"composite_score": 82.0
}
],
"ai_narrative": "Shwe Zin Gold & Jewellery is operating at 47/100 health — a Fair rating that conceals a serious retention gap..."
}
Health Score Formula
The BIOS Health Score is calculated across five equally-weighted dimensions:
Health Score = (Revenue Strength × 20%) +
(Customer Retention × 20%) +
(Market Position × 20%) +
(Technology Adoption × 20%) +
(Growth Trajectory × 20%)
Where each dimension is scored 0–100.
Maximum Score: 100
| Score Range | Label | Interpretation |
|---|---|---|
| 80 – 100 | 🟢 Excellent | Best-in-class. Scale aggressively. |
| 65 – 79 | 🔵 Good | Strong foundation. Focus on 1–2 gaps. |
| 45 – 64 | 🟡 Fair | Visible weaknesses. Targeted fixes needed. |
| 30 – 44 | 🟠 Below Average | Systemic issues. Restructure required. |
| 0 – 29 | 🔴 Critical | Immediate intervention. Prioritise survival. |
Intended Use
✅ Primary Use Cases
- Myanmar Gold Shops & Jewellers — the lifeblood of Myanmar's retail economy, underserved by digital tools
- Fashion & Apparel SMEs — fast-moving businesses in Yangon, Mandalay, Naypyidaw
- F&B Operators — restaurants, tea shops, catering businesses
- Cosmetics & Beauty Brands — direct-to-consumer Myanmar brands scaling up
- Electronics Retailers — high-value, low-margin businesses needing operational precision
- Any Myanmar SME founder who wants strategic clarity without a consultant's fee
❌ Out-of-Scope Uses
- Large corporations (BIOS is tuned for SME scale and context)
- Non-business tasks (general Q&A, creative writing)
- Legal or financial advice (BIOS provides business intelligence, not regulated advisory)
How to Use
With the transformers Library
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "BIOS-kernel/BIOS-Insight-v1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
)
system_prompt = """You are BIOS — the Business Idea Operating System.
You are the elite AI advisor for Myanmar SMEs.
Always respond in valid JSON with health_score, top_3_weaknesses,
growth_opportunities, and priority_action_items."""
user_prompt = """Diagnose this business:
Business: Shwe Zin Gold & Jewellery | Industry: Gold Shop | Location: Yangon
Monthly Revenue: 4,200,000 MMK | Retention Rate: 28% | Team: 3 people
USP: Certified 99.9% pure gold with 10-year buyback guarantee
Pain Point: No customer follow-up system. Customers don't return.
12-Month Goal: 12,000,000 MMK
Marketing Budget: 80,000 MMK/month"""
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": user_prompt},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
add_generation_prompt=True,
return_tensors="pt",
).to(model.device)
output = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=1024,
temperature=0.3,
do_sample=True,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
response = tokenizer.decode(
output[0][input_ids.shape[-1]:],
skip_special_tokens=True,
)
print(response)
With the BIOS Controller (Recommended)
from bios_controller import BIOSController, BusinessInputs, ModelBackend
# Initialise
controller = BIOSController(
backend = ModelBackend.GROQ, # or HF_INFERENCE when BIOS-Insight-v1 is live
save_to_db = True, # persist to NeonDB
)
# Fill in the 24 business questions
inputs = BusinessInputs(
business_name = "Shwe Zin Gold & Jewellery",
industry = "Gold Shop",
location = "Yangon",
years_in_business = 7,
monthly_revenue = 4_200_000,
team_size = 3,
target_customer = "Middle-income families, 30–55, buying gold for investment and festivals",
acquisition_channels = ["Word-of-mouth", "Facebook", "Walk-in"],
avg_customer_lifetime_value= 350_000,
retention_rate = 28.0,
main_competitors = "Dagon Gold, KBZ Gems",
unique_selling_proposition = "Certified 99.9% gold. Transparent pricing. 10-year buyback guarantee.",
sales_channels = ["Physical Store", "Facebook"],
operational_challenge = "Inventory management",
biggest_pain_point = "No system to follow up with customers after first purchase.",
current_technology = ["Spreadsheets"],
marketing_channels = ["Facebook", "Word-of-mouth"],
monthly_marketing_budget = 80_000,
goal_3_month = 5_500_000,
goal_6_month = 7_000_000,
goal_12_month = 12_000_000,
budget_constraint = "Tight (50-200K)",
tech_readiness = "Somewhat ready",
preferred_language = "English",
)
# Run the full diagnosis pipeline
report = controller.run_diagnosis(inputs)
# Access structured results
print(f"Health Score : {report.health_score}/100 ({report.health_label})")
print(f"Top Weakness : {report.top_3_weaknesses[0].label}")
print(f"Best Opportunity : {report.growth_opportunities[0].title}")
print(f"\nAI Narrative:\n{report.ai_narrative}")
# Full JSON output
print(report.to_json())
With HuggingFace Inference API
from huggingface_hub import InferenceClient
client = InferenceClient(
model = "BIOS-kernel/BIOS-Insight-v1",
token = "hf_your_token_here",
)
response = client.chat_completion(
messages=[
{"role": "system", "content": "You are BIOS. Respond in JSON."},
{"role": "user", "content": "Diagnose: Gold Shop, 4.2M MMK revenue, 28% retention."},
],
max_tokens = 1024,
temperature = 0.3,
)
print(response.choices[0].message.content)
Switching Models (Base vs Fine-tuned)
controller = BIOSController(backend=ModelBackend.GROQ)
# Use base LLaMA-3.3-70B (default, available now)
report_base = controller.run_diagnosis(inputs)
# Switch to BIOS-Insight-v1 once published on HuggingFace
controller.switch_to_bios_insight()
report_bios = controller.run_diagnosis(inputs)
# Switch back to base
controller.switch_to_base()
NeonDB Integration
import os
os.environ["DATABASE_URL"] = "postgresql://user:pass@ep-xxx.neon.tech/neondb?sslmode=require"
controller = BIOSController(save_to_db=True)
report = controller.run_diagnosis(inputs)
# Retrieve saved report
saved = controller.get_report(report.session_id)
# List all diagnoses
history = controller.list_reports(limit=10)
Limitations
- Benchmarks are calibrated for Myanmar market (MMK currency, Yangon/Mandalay/Naypyidaw context)
- Growth projections are estimates, not guarantees — market conditions vary
- The model does not access real-time data or the internet
- Legal and financial decisions should always be reviewed by qualified professionals
Citation
@misc{bios-insight-v1,
title = {BIOS-Insight-v1: Business Idea Operating System for Myanmar SMEs},
author = {BIOS-kernel},
year = {2026},
howpublished = {\url{https://huggingface.co/BIOS-kernel/BIOS-Insight-v1}},
note = {Fine-tuned on LLaMA 3.3 70B Instruct for Myanmar business diagnostics}
}
🇲🇲 မြန်မာဘာသာ (Burmese)
မော်ဒယ်ဖော်ပြချက်
BIOS-Insight-v1 သည် LLaMA 3.3 70B Instruct ကို အခြေခံ၍ fine-tune ပြုလုပ်ထားသော AI မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ မြန်မာနိုင်ငံ၏ SME (အသေးစားနှင့် အလတ်စားလုပ်ငန်းများ) — ရွှေဆိုင်များ၊ ဖက်ရှင်ဆိုင်များ၊ စားသောက်ဆိုင်များ၊ နှင့် နောင်လာမည့် Southeast Asia ၏ လုပ်ငန်းရှင်များအတွက် Business Idea Operating System (BIOS) ၏ AI အဓိကအင်ဂျင်အဖြစ် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
BIOS သည် chatbot တစ်ခုမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် သင်၏လုပ်ငန်းအကြံဥာဏ်များအတွက် Operating System တစ်ခုဖြစ်သည် — Windows က သင်၏ကွန်ပျူတာကို run သကဲ့သို့၊ BIOS က သင်၏လုပ်ငန်းဗျူဟာကို run သည်။ မေးထားသောမေးခွန်းတိုင်း၊ ဖော်ထုတ်သော အားနည်းချက်တိုင်း၊ အဆင့်သတ်မှတ်ထားသော အခွင့်အလမ်းတိုင်း — ဆောင်ရွက်မှုအားလုံးကို AI kernel တစ်ခုတည်းဖြင့် လမ်းညွှန်သည်။
ရည်ရွယ်သောအသုံးပြုနယ်ပယ်
BIOS-Insight-v1 ကို အောက်ပါလုပ်ငန်းများအတွက် အထူးသင့်တော်သည်:
✅ အဓိကအသုံးပြုနယ်ပယ်များ
- 🥇 မြန်မာရွှေဆိုင်များနှင့် လက်ဝတ်ရတနာဆိုင်များ — မြန်မာ့လက်လီကုန်ခြောက်စီးပွားရေး၏ အသက်ကြောဖြစ်သော ဆိုင်များ
- 👗 ဖက်ရှင်နှင့် အဝတ်အထည် SME များ — ရန်ကုန်၊ မန္တလေး၊ နေပြည်တော်ရှိ ဆိုင်များ
- 🍜 F&B လုပ်ငန်းများ — စားသောက်ဆိုင်၊ လက်ဖက်ရည်ဆိုင်၊ Catering လုပ်ငန်းများ
- 💄 လှပရေးနှင့် ကောင်မီတစ်ဆ Brand များ — မြန်မာ DTC Brand များ
- 📱 Electronics ဆိုင်များ — ကုန်ပစ္စည်းတန်ဖိုးမြင့်သော၊ margin နည်းသောလုပ်ငန်းများ
- 🏢 မြန်မာ SME တည်ထောင်သူများ — consultant ဦးစောင်ကြေးမပေးဘဲ ဗျူဟာကို ရှင်းလင်းစေလိုသူများ
BIOS ၏ ကျန်းမာရေးရမှတ်ဖော်မြူလာ
BIOS Health Score ကို ညီမျှသောအချိန်ချိန်ထားသော ကဏ္ဍ ၅ ခုဖြင့် တွက်ချက်သည်:
Health Score = (ဝင်ငွေခိုင်ခံ့မှု × ၂၀%) +
(ဖောက်သည်ဆက်လက်ဆောင်ရွက်မှု × ၂၀%) +
(ဈေးကွက်တွင်နေရာ × ၂၀%) +
(နည်းပညာဆိုင်ရာသုံးစွဲမှု × ၂၀%) +
(တိုးတက်မှုပန်းတိုင် × ၂၀%)
အမြင့်ဆုံးရမှတ်: ၁၀၀
| ရမှတ် | အမှတ်တံဆိပ် | အဓိပ္ပါယ် |
|---|---|---|
| ၈၀–၁၀၀ | 🟢 ထူးခြားကောင်းမွန်သော | ကဏ္ဍ အကောင်းဆုံး။ တိုးချဲ့ပါ။ |
| ၆၅–၇၉ | 🔵 ကောင်းမွန်သော | ခိုင်မာသောအခြေခံ။ ကွာဟချက် ၁–၂ ခုကို အာရုံစိုက်ပါ။ |
| ၄၅–၆၄ | 🟡 ဖြစ်နိုင်သော | မြင်သာသောအားနည်းချက်များ။ ပစ်မှတ်ထားပြင်ဆင်ရန်လိုသည်။ |
| ၃၀–၄၄ | 🟠 ပျမ်းမျှအောက် | စနစ်ဆိုင်ရာပြဿနာများ။ ပြန်ဖွဲ့စည်းရန်လိုသည်။ |
| ၀–၂၉ | 🔴 အရေးပေါ် | ချက်ချင်းဝင်ရောက်ကူညီရန်လိုသည်။ |
မည်သို့အသုံးပြုမည်နည်း (transformers နှင့်)
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
model_id = "BIOS-kernel/BIOS-Insight-v1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype = torch.bfloat16,
device_map = "auto",
)
# မြန်မာဘာသာဖြင့် မေးမြန်းနိုင်သည်
messages = [
{
"role": "system",
"content": (
"သင်သည် BIOS ဖြစ်သည် — Business Idea Operating System။ "
"မြန်မာ SME များအတွက် elite AI အကြံပေး။ "
"JSON ဖော်မတ်ဖြင့် ဖြေပါ။"
),
},
{
"role": "user",
"content": (
"ဤလုပ်ငန်းကို စစ်ဆေးပါ:\n"
"လုပ်ငန်း: ရွှေဇင် ရွှေနှင့် လက်ဝတ်ရတနာ | ကဏ္ဍ: ရွှေဆိုင် | တည်နေရာ: ရန်ကုန်\n"
"လစဉ်ဝင်ငွေ: ၄,၂၀၀,၀၀၀ ကျပ် | Retention Rate: ၂၈% | အဖွဲ့ဝင်: ၃ ဦး\n"
"အကြီးဆုံးပြဿနာ: ဖောက်သည်များကို ပြန်မလာအောင် ဆက်သွယ်နိုင်သောစနစ် မရှိ\n"
"၁၂ လပန်းတိုင်: ၁၂,၀၀၀,၀၀၀ ကျပ်"
),
},
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)
output = model.generate(
input_ids, max_new_tokens=1024, temperature=0.3, do_sample=True,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
response = tokenizer.decode(output[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print(response)
BIOS Controller ဖြင့် အသုံးပြုခြင်း
from bios_controller import BIOSController, BusinessInputs, ModelBackend
controller = BIOSController(backend=ModelBackend.GROQ, save_to_db=True)
inputs = BusinessInputs(
business_name = "ရွှေဇင် ရွှေနှင့် လက်ဝတ်ရတနာ",
industry = "Gold Shop",
location = "ရန်ကုန်",
years_in_business = 7,
monthly_revenue = 4_200_000,
team_size = 3,
retention_rate = 28.0,
unique_selling_proposition = "အသိအမှတ်ပြုထားသော ၉၉.၉% ရွှေစစ် — ၁၀ နှစ် buyback အာမခံ",
biggest_pain_point = "ဖောက်သည်များကို ပထမဝယ်ပြီးနောက် ဆက်သွယ်နိုင်သောစနစ် မရှိ",
goal_12_month = 12_000_000,
preferred_language = "မြန်မာဘာသာ",
# ... (မေးခွန်း ၂၄ ခုလုံး)
)
report = controller.run_diagnosis(inputs)
print(f"ကျန်းမာရေးရမှတ်: {report.health_score}/၁၀၀ ({report.health_label})")
print(f"AI အစီရင်ခံချက်:\n{report.ai_narrative}")
လုံခြုံရေးနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ
- Benchmark များသည် မြန်မာ့ဈေးကွက်အခြေအနေ (MMK ငွေကြေး) အတွက် ချိန်ညှိထားသည်
- ကြီးထွားမှုခန့်မှန်းချက်များသည် estimate များသာဖြစ်ပြီး အာမခံချက်မပေးနိုင်ပါ
- ဥပဒေနှင့် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို အရည်အချင်းပြည့်ဝသောကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ပြန်လည်စစ်ဆေးသင့်သည်
BIOS — Business Idea Operating System
"သင်၏လုပ်ငန်းကို ကျွန်ုပ်တို့ ရိုးရိုးစစ်ဆေးတာမဟုတ်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့ ၎င်းကို လင်းထိန်စေသည်။"
"We don't just analyse businesses. We illuminate them."
Model tree for isaaclk907/BIOS-Insight-v1
Base model
meta-llama/Llama-3.1-70B Finetuned
meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct