Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat
Инструкционная модель на FRED-T5-XL. Обратите внимание на промпты в примере чит-чата.
Пример использования [Instruct]
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, GenerationConfig
import torch
use_cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat", torch_dtype=torch.float16).to(device)
model.eval()
generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat")
def generate(prompt):
data = tokenizer(f"<SC6>Человек: {prompt}\nБот: <extra_id_0>", return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(
**data,
generation_config=generation_config
)[0]
print(tokenizer.decode(data["input_ids"][0].tolist()))
out = tokenizer.decode(output_ids.tolist())
return out
while 1:
generate(input(":> "))
Пример использования [Chitchat]
import torch
import transformers
use_cuda = torch.cuda.is_available()
device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu")
t5_tokenizer = transformers.GPT2Tokenizer.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat")
t5_model = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat")
generation_config = transformers.GenerationConfig.from_pretrained("Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat")
while True:
print('-'*80)
dialog = []
while True:
msg = input('H:> ').strip()
if len(msg) == 0:
break
msg = msg[0].upper() + msg[1:]
dialog.append('Собеседник сказал: ' + msg)
# Данный пример промпта позволяет вести диалог и писать инструкции.
# prompt = '<SC6>Тебя зовут Анфиса. Тебе интересно машинное обучение.' + '\n'.join(dialog) + '\nТы ответил: <extra_id_0>'
# Второй пример - промпт просто для диалогов. В таком режиме не будет глюков, когда модель кидает кусок промпта в ответ.
prompt = '<SC1>Тебя зовут Анфиса. Тебе интересно машинное обучение.' + '\n'.join(dialog) + '\nТы ответил: <extra_id_0>'
input_ids = t5_tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
out_ids = t5_model.generate(input_ids=input_ids.to(device), generation_config=generation_config)
t5_output = t5_tokenizer.decode(out_ids[0][1:])
if '</s>' in t5_output:
t5_output = t5_output[:t5_output.find('</s>')].strip()
t5_output = t5_output.replace('<extra_id_0>', '').strip()
t5_output = t5_output.split('Собеседник')[0].strip()
print('B:> {}'.format(t5_output))
dialog.append('Ты ответил: ' + t5_output)
Citation
@MISC{Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat,
author = {Denis Petrov},
title = {Russian Instruct and Chitchat model},
url = {https://huggingface.co/Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat/},
year = 2023
}
- Downloads last month
- 19
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social
visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated)
instead.