README.md

---
license: apache-2.0
language:
- ko
- en
base_model:
- unsloth/Qwen2.5-7B
tags:
- krx
---

Sejong-Qwen-test-v1_inference.ipynb: [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1ZIjsV-zHNXOKOk03PCrJiAdG8I8JlqHh?usp=sharing)

# Usage:


``` python
!pip install transformers einops accelerate
!pip install qwen
!pip install unsloth

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 토크나이저와 모델 로드
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "SejongKRX/Sejong-Qwen-v1",
    trust_remote_code=True,
    use_fast=False
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "SejongKRX/Sejong-Qwen-v1",
    trust_remote_code=True
)

# 입력 텍스트
input_text =  """
다음 중 화폐의 시간가치에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?

A. 월 복리의 경우, 매월 적용되는 이자율은 연간 명목 이자율을 1/12로 나누어 산출한다.
B. 투자 원금 및 기타 조건이 동일할 경우, 단리 방식보다 복리 방식에서 발생하는 이자가 더 크다.
C. 일시불로 지급될 금액의 현재 가치는 미래 가치를 일정 기간 동안 할인율을 적용해 산출할 수 있다.
D. 1,000,000원을 연 5% 복리로 2년 동안 예치했을 경우, 만기에 받을 세전 이자는 100,000원이다.

### 정답:
"""

# 토큰화 및 입력 텐서를 GPU로 이동
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

# 모델을 사용하여 텍스트 생성
output = model.generate(**inputs, max_length=1500)

# 결과 디코딩
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```

output:
```
다음 중 화폐의 시간가치에 관한 설명으로 옳지 않은 것은 무엇인가?

A. 월 복리의 경우, 매월 적용되는 이자율은 연간 명목 이자율을 1/12로 나누어 산출한다.
B. 투자 원금 및 기타 조건이 동일할 경우, 단리 방식보다 복리 방식에서 발생하는 이자가 더 크다.
C. 일시불로 지급될 금액의 현재 가치는 미래 가치를 일정 기간 동안 할인율을 적용해 산출할 수 있다.
D. 1,000,000원을 연 5% 복리로 2년 동안 예치했을 경우, 만기에 받을 세전 이자는 100,000원이다.

### 정답:
D
```