Upload folder using huggingface_hub

README.md

@@ -1,61 +1,202 @@
-# VTB_CodeV1_7B
-
-## Mô tả mô hình
-
-**VTB_CodeV1_7B** là một mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh cho các tác vụ tạo mã (code generation). Nó dựa trên kiến trúc **LLM** và đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu tùy chỉnh để sinh mã, bao gồm các đoạn mã, định nghĩa hàm, và các cấu trúc mã phổ biến khác.
-
-Mô hình này có khả năng thực hiện các tác vụ như:
-- Hoàn thành mã.
-- Tạo mã Python từ đầu vào một phần.
-- Viết các đoạn mã với cú pháp và logic chính xác.
-
-### Chi tiết mô hình:
-- **Kiến trúc mô hình**: Transformer-based
-- **Loại mô hình**: Causal Language Model (LM)
-- **Tiền huấn luyện**: Được huấn luyện trên một lượng lớn mã nguồn và các tác vụ lập trình.
-- **Tinh chỉnh**: Được tinh chỉnh đặc biệt cho việc tạo mã và hoàn thành mã.
-- **Prompt**: [INST] <<SYS>>{{ .System }}<</SYS>> {{ Câu hỏi }} [/INST]    [INST] Câu trả lời [/INST]\n
-- **Prams**: {"rope_frequency_base": 1000000,"stop": [ "[INST]", "[/INST]", "<<SYS>>", "<</SYS>>" ]}
-
-## Sử dụng
-
-Bạn có thể sử dụng mô hình này để tạo các đoạn mã Python chỉ với một đầu vào phần nào. Dưới đây là ví dụ mã Python để sử dụng mô hình cho sinh mã:
-
-### Ví dụ Mã Python:
-```python
-from transformers import AutoTokenizer
-import transformers
-import torch
-
-# Mã mô hình
-model = "shumi2011/vtb_codeV1_7b"
-
-# Tải tokenizer đã huấn luyện
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
-
-# Khởi tạo pipeline cho sinh mã với mô hình
-pipeline = transformers.pipeline(
-    "text-generation", 
-    model=model, 
-    torch_dtype=torch.float16, 
-    device_map="auto", 
-)
-
-# Ví dụ đầu vào mã
-prompt = 'import socket\n\ndef ping_exponential_backoff(host: str):'
-
-# Tạo mã dựa trên đầu vào
-sequences = pipeline(
-    prompt, 
-    do_sample=True, 
-    top_k=10, 
-    temperature=0.1, 
-    top_p=0.95, 
-    num_return_sequences=1, 
-    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, 
-    max_length=200
-)
-
-# Hiển thị kết quả sinh mã
-for seq in sequences:
-    print(f"Kết quả: {seq['generated_text']}")
+---
+base_model: codellama/CodeLlama-7b-hf
+library_name: peft
+---
+
+# Model Card for Model ID
+
+<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
+
+
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+
+<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
+
+
+
+- **Developed by:** [More Information Needed]
+- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
+- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
+- **Model type:** [More Information Needed]
+- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
+- **License:** [More Information Needed]
+- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
+
+### Model Sources [optional]
+
+<!-- Provide the basic links for the model. -->
+
+- **Repository:** [More Information Needed]
+- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
+- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
+
+## Uses
+
+<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
+
+### Direct Use
+
+<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Downstream Use [optional]
+
+<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Out-of-Scope Use
+
+<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
+
+[More Information Needed]
+
+## Bias, Risks, and Limitations
+
+<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Recommendations
+
+<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
+
+Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
+
+## How to Get Started with the Model
+
+Use the code below to get started with the model.
+
+[More Information Needed]
+
+## Training Details
+
+### Training Data
+
+<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Training Procedure
+
+<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
+
+#### Preprocessing [optional]
+
+[More Information Needed]
+
+
+#### Training Hyperparameters
+
+- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
+
+#### Speeds, Sizes, Times [optional]
+
+<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
+
+[More Information Needed]
+
+## Evaluation
+
+<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
+
+### Testing Data, Factors & Metrics
+
+#### Testing Data
+
+<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
+
+[More Information Needed]
+
+#### Factors
+
+<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
+
+[More Information Needed]
+
+#### Metrics
+
+<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
+
+[More Information Needed]
+
+### Results
+
+[More Information Needed]
+
+#### Summary
+
+
+
+## Model Examination [optional]
+
+<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
+
+[More Information Needed]
+
+## Environmental Impact
+
+<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
+
+Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
+
+- **Hardware Type:** [More Information Needed]
+- **Hours used:** [More Information Needed]
+- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
+- **Compute Region:** [More Information Needed]
+- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
+
+## Technical Specifications [optional]
+
+### Model Architecture and Objective
+
+[More Information Needed]
+
+### Compute Infrastructure
+
+[More Information Needed]
+
+#### Hardware
+
+[More Information Needed]
+
+#### Software
+
+[More Information Needed]
+
+## Citation [optional]
+
+<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
+
+**BibTeX:**
+
+[More Information Needed]
+
+**APA:**
+
+[More Information Needed]
+
+## Glossary [optional]
+
+<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
+
+[More Information Needed]
+
+## More Information [optional]
+
+[More Information Needed]
+
+## Model Card Authors [optional]
+
+[More Information Needed]
+
+## Model Card Contact
+
+[More Information Needed]
+### Framework versions
+
+- PEFT 0.13.3.dev0

adapter_config.json

@@ -3,6 +3,8 @@
   "auto_mapping": null,
   "base_model_name_or_path": "codellama/CodeLlama-7b-hf",
   "bias": "none",
+  "eva_config": null,
+  "exclude_modules": null,
   "fan_in_fan_out": false,
   "inference_mode": true,
   "init_lora_weights": true,
@@ -10,17 +12,20 @@
   "layers_pattern": null,
   "layers_to_transform": null,
   "loftq_config": {},
-  "lora_alpha": 32,
+  "lora_alpha": 16,
+  "lora_bias": false,
   "lora_dropout": 0.05,
   "megatron_config": null,
   "megatron_core": "megatron.core",
   "modules_to_save": null,
   "peft_type": "LORA",
-  "r": 8,
+  "r": 16,
   "rank_pattern": {},
   "revision": null,
   "target_modules": [
     "q_proj",
+    "o_proj",
+    "k_proj",
     "v_proj"
   ],
   "task_type": "CAUSAL_LM",

adapter_model.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:5c9c28bc67f268e213b8f0b3c59f7c0f420eb94f051b931caef1a4e524f47ddc
-size 16794200
+oid sha256:60d95b10b6e140a9626a7058d5038528f2ff80148dc4569b881db56052046509
+size 40

special_tokens_map.json

@@ -1,13 +1,5 @@
 {
   "additional_special_tokens": [
-    "▁<PRE>",
-    "▁<MID>",
-    "▁<SUF>",
-    "▁<EOT>",
-    "▁<PRE>",
-    "▁<MID>",
-    "▁<SUF>",
-    "▁<EOT>",
     "▁<PRE>",
     "▁<MID>",
     "▁<SUF>",
@@ -27,13 +19,6 @@
     "rstrip": false,
     "single_word": false
   },
-  "pad_token": {
-    "content": "</s>",
-    "lstrip": false,
-    "normalized": false,
-    "rstrip": false,
-    "single_word": false
-  },
   "unk_token": {
     "content": "<unk>",
     "lstrip": false,

tokenizer_config.json

@@ -60,14 +60,6 @@
     }
   },
   "additional_special_tokens": [
-    "▁<PRE>",
-    "▁<MID>",
-    "▁<SUF>",
-    "▁<EOT>",
-    "▁<PRE>",
-    "▁<MID>",
-    "▁<SUF>",
-    "▁<EOT>",
     "▁<PRE>",
     "▁<MID>",
     "▁<SUF>",
@@ -77,19 +69,16 @@
   "clean_up_tokenization_spaces": false,
   "eos_token": "</s>",
   "eot_token": "▁<EOT>",
+  "extra_special_tokens": {},
   "fill_token": "<FILL_ME>",
   "legacy": null,
-  "max_length": 1024,
   "middle_token": "▁<MID>",
   "model_max_length": 1000000000000000019884624838656,
-  "pad_token": "</s>",
+  "pad_token": null,
   "prefix_token": "▁<PRE>",
   "sp_model_kwargs": {},
-  "stride": 0,
   "suffix_token": "▁<SUF>",
   "tokenizer_class": "CodeLlamaTokenizer",
-  "truncation_side": "right",
-  "truncation_strategy": "longest_first",
   "unk_token": "<unk>",
   "use_default_system_prompt": false
 }

training_args.bin

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:900790120577681b8d2bca63730d1ed4d1c12f281d34b75961aa23ae864abac3
+size 5496