--- language: - en - my license: apache-2.0 tags: - business-intelligence - sme - myanmar - diagnosis - text-generation - llama - fine-tuned - bios - gold-shop - southeast-asia datasets: - BIOS-kernel/myanmar-sme-diagnostics-v1 base_model: meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct pipeline_tag: text-generation model_type: causal-lm widget: - text: "Diagnose this business: Gold Shop in Yangon, 4.2M MMK monthly revenue, 28% retention rate, team of 3." example_title: "Gold Shop Diagnosis" - text: "What are the top growth opportunities for a Fashion business with 8M MMK revenue in Mandalay?" example_title: "Fashion Growth Opportunities" ---
``` ╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ ║ ║ ██████╗ ██╗ ██████╗ ███████╗ ║ ║ ██╔══██╗██║██╔═══██╗██╔════╝ ║ ║ ██████╔╝██║██║ ██║███████╗ ║ ║ ██╔══██╗██║██║ ██║╚════██║ ║ ║ ██████╔╝██║╚██████╔╝███████║ ║ ║ ╚═════╝ ╚═╝ ╚═════╝ ╚══════╝ ║ ║ ║ ║ Business Idea Operating System ║ ║ BIOS-Insight-v1 · Kernel: BIOS-kernel-v1 ║ ║ ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝ ``` **"We don't just analyse businesses. We illuminate them."** [![License](https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-gold.svg)](LICENSE) [![Model Version](https://img.shields.io/badge/Version-BIOS--Insight--v1-darkblue.svg)](.) [![Language](https://img.shields.io/badge/Language-EN%20%7C%20MY-orange.svg)](.) [![Base Model](https://img.shields.io/badge/Base-LLaMA--3.3--70B-purple.svg)](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct) [![Region](https://img.shields.io/badge/Region-Myanmar%20%7C%20SEA-green.svg)](.)
--- # 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: ```json { "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 ```python 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) ```python 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 ```python 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) ```python 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 ```python 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 ```bibtex @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) ```python 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 ```python 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."* [![HuggingFace](https://img.shields.io/badge/🤗-BIOS--Insight--v1-yellow)](https://huggingface.co/BIOS-kernel/BIOS-Insight-v1)