File size: 7,864 Bytes

---
base_model: mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions
inference: false
model_creator: mesolitica
model_name: Malaysian Mistral 7B 32k Instructions
model_type: mistral
pipeline_tag: text-generation
prompt_template: '<s>[INST] {prompt} [/INST]

  '
quantized_by: prsyahmi
tags:
- finetuned
---
<!-- markdownlint-disable MD041 -->

<!-- header start --><!-- header end -->

# Malaysian Mistral 7B 32k Instructions - GGUF
- Model creator: [mesolotica](https://huggingface.co/mesolitica)
- Original model: [Malaysian Mistral 7B 32k Instructions](https://huggingface.co/mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions)

<!-- description start -->
## Pengenalan
Repo ini mengandungi model berformat GGUF untuk [mesolitica's Malaysian Mistral 7B 32k Instructions](https://huggingface.co/mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions).

GGUF adalah format kepada llama.cpp yang dibangunkan menggunakan C/C++ dimana pergantungan dengan software/library lain kurang menjadikan aplikasi ini ringan berbanding rata-rata aplikasi python.

<!-- description end -->

<!-- prompt-template start -->
## Prompt template: Mistral
```
<s>[INST] {prompt} [/INST]

```

<!-- prompt-template end -->


<!-- README_GGUF.md-provided-files start -->
## Fail yang diberikan
| Nama | Kaedah Quant | Saiz Fail |
| ---- | ---- | ---- |
| [malaysian-mistral-7b-32k-instructions.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/prsyahmi/malaysian-mistral-7b-32k-instructions-GGUF/blob/main/malaysian-mistral-7b-32k-instructions.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 3.85 GB |
| [malaysian-mistral-7b-32k-instructions.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/prsyahmi/malaysian-mistral-7b-32k-instructions-GGUF/blob/main/malaysian-mistral-7b-32k-instructions.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 4.06 GB |

<!-- README_GGUF.md-provided-files end -->

## Penghargaan
Terima kasih kepada Husein Zolkepli dan keseluruhan team [mesolotica](https://huggingface.co/mesolitica)!

Atas jasa mereka, kita dapat menggunakan atau mencuba AI peringkat tempatan.

<!-- footer end -->

-------

<!-- original-model-card start -->
# Full Parameter Finetuning 7B 32768 context length Mistral on Malaysian instructions dataset

README at https://github.com/mesolitica/malaya/tree/5.1/session/mistral#instructions-7b-16384-context-length

We use exact Mistral Instruct chat template.

WandB, https://wandb.ai/mesolitica/fpf-mistral-7b-hf-instructions-16k?workspace=user-husein-mesolitica

## how-to

```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch
import json

def parse_mistral_chat(messages, function_call = None):

    user_query = messages[-1]['content']

    users, assistants = [], []
    for q in messages[:-1]:
        if q['role'] == 'user':
            users.append(q['content'])
        elif q['role'] == 'assistant':
            assistants.append(q['content'])

    texts = ['<s>']
    
    if function_call:
        fs = []
        for f in function_call:
            f = json.dumps(f, indent=4)
            fs.append(f)
        fs = '\n\n'.join(fs)
        texts.append(f'\n[FUNCTIONCALL]\n{fs}\n')
        
    for u, a in zip(users, assistants):
        texts.append(f'[INST] {u.strip()} [/INST] {a.strip()}</s>')

    texts.append(f'[INST] {user_query.strip()} [/INST]')
    prompt = ''.join(texts).strip()
    return prompt

TORCH_DTYPE = 'bfloat16'
nf4_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type='nf4',
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=getattr(torch, TORCH_DTYPE)
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    'mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions',
    use_flash_attention_2 = True,
    quantization_config = nf4_config
)

messages = [
    {'role': 'user', 'content': 'kwsp tu apa'}
]
prompt = parse_mistral_chat(messages)
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to('cuda')
generate_kwargs = dict(
    inputs,
    max_new_tokens=1024,
    top_p=0.95,
    top_k=50,
    temperature=0.9,
    do_sample=True,
    num_beams=1,
)
r = model.generate(**generate_kwargs)
tokenizer.decode(r[0])
```

```text
<s> [INST] kwsp tu apa [/INST]KWSP bermaksud Kumpulan Wang Simpanan Pekerja. Ia adalah sebuah institusi simpanan persaraan yang ditubuhkan oleh Kementerian Kewangan Malaysia untuk tujuan mengumpul simpanan ahli untuk dibayar pada umur persaraan, penuh atau penuh persaraan penuh. KWSP ditubuhkan pada tahun 1951 dan mula beroperasi pada tahun 1952. KWSP adalah salah satu institusi simpanan persaraan terbesar di dunia, dengan pangkalan ahli sekitar 14 juta ahli.</s>
```

```python
messages = [
    {'role': 'user', 'content': 'camne nak kill pid dalam linux'}
]
prompt = parse_mistral_chat(messages)
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to('cuda')
generate_kwargs = dict(
    inputs,
    max_new_tokens=1024,
    top_p=0.95,
    top_k=50,
    temperature=0.9,
    do_sample=True,
    num_beams=1,
)
r = model.generate(**generate_kwargs)
print(tokenizer.decode(r[0]))
```

```text
<s> [INST] camne nak kill pid dalam linux [/INST]Untuk membunuh pid dalam Linux, ikuti langkah-langkah berikut:

1. Cari pid menggunakan perintah `ps aux | grep 'pid'`. Pilih pid yang anda ingin bunuh.

2. Gunakan perintah `kill` diikuti dengan nombor pid. Sebagai contoh, jika anda ingin membunuh pid dengan nombor 1234, gunakan perintah `kill -1234`.

3. Sahkan pembunuhan dengan menjalankan perintah `kill -id`. Jika perintah tidak mengembalikan sebarang ralat, maka pid telah dibunuh dengan berjaya.

4. Anda juga boleh menggunakan perintah `kill -s` untuk membunuh semua pid dengan nama atau atribut tertentu.</s>
```

```python
f = {
    'name': 'parse_entities',
    'description': 'extract entities from the text',
    'parameters': {
        'type': 'object',
        'properties': {
            'drink': {
                'type': 'string',
                'description': 'drink name',
            },
            'event': {
                'type': 'string',
                'description': 'event name',
            },
            'person_name': {
                'type': 'string',
                'description': 'person name',
            }
        },
        'required': [
            'drink',
            'event',
            'person_name'
        ]
    }
}
messages = [
    {'role': 'user', 'content': 'nama saya husein bin zolkepli, saya sekarang berada di jomheboh 2023 sambil minum starbucks'}
]
prompt = parse_mistral_chat(messages, function_call = [f])
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to('cuda')
generate_kwargs = dict(
    inputs,
    max_new_tokens=128,
    top_p=0.95,
    top_k=50,
    temperature=0.9,
    do_sample=True,
    num_beams=1,
)
r = model.generate(**generate_kwargs)
print(tokenizer.decode(r[0]))
```

```text
<s> 
[FUNCTIONCALL]
{
    "name": "parse_entities",
    "description": "extract entities from the text",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "drink": {
                "type": "string",
                "description": "drink name"
            },
            "event": {
                "type": "string",
                "description": "event name"
            },
            "person_name": {
                "type": "string",
                "description": "person name"
            }
        },
        "required": [
            "drink",
            "event",
            "person_name"
        ]
    }
}
[INST] nama saya husein bin zolkepli, saya sekarang berada di jomheboh 2023 sambil minum starbucks [/INST] <functioncall> {"name": "parse_entities", "arguments": '{
  "drink": "Starbucks",
  "event": "Jom Heboh 2023",
  "person_name": "Husein Bin Zolkepli"
}'}</s>
```
<!-- original-model-card end -->