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README_es.md

@@ -0,0 +1,298 @@
+---
+license: apache-2.0
+library_name: peft
+tags:
+- generated_from_trainer
+base_model: BioMistral/BioMistral-7B
+model-index:
+- name: spanish_medica_llm
+ results: []
+datasets:
+- somosnlp/SMC
+language:
+- es
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
+should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
+<!-- Email de contacto para´posibles preguntas sobre el modelo. -->
+
+<!--- ############################################################################################################################### -----!>
+<!--
+Esta plantilla de Model Card es una adaptación de la de Hugging Face: https://github.com/huggingface/huggingface_hub/blob/main/src/huggingface_hub/templates/modelcard_template.md
+
+¿Cómo utilizar esta plantilla? Copia el contenido en el README.md del repo de tu modelo en el Hub de Hugging Face y rellena cada sección.
+
+Para más información sobre cómo rellenar cada sección ver las docs: https://huggingface.co/docs/hub/model-cards
+-->
+
+# Model Card for SpanishMedicaLLM
+
+<!--
+
+Nombre del modelo:
+
+Suele haber un nombre corto ("pretty name") para las URLs, tablas y demás y uno largo más descriptivo. Para crear el pretty name podéis utilizar acrónimos.
+
+Idioma:
+
+La Model Card puede estar en español o en inglés. Recomendamos que sea en inglés para que la comunidad internacional pueda utilizar vuestro dataset. Teniendo en cuenta que somos una comunidad hispanohablante y no queremos que el idioma sea una barrera, la opción más inclusiva sería escribirla en un idioma y traducirla (automáticamente?) al otro. En el repo entonces habría un README.md (Model Card en inglés) que enlazaría a un README_ES.md (Model Card en español), o viceversa, README.md y README_EN.md. Si necesitáis apoyo con la traducción os podemos ayudar.
+
+Qué incluir en esta sección:
+
+Esta sección es como el abstract. Escribir un resumen del modelo y motivación del proyecto (inc. los ODS relacionados). Si el proyecto tiene un logo, incluidlo aquí.
+
+Si queréis incluir una versión de la Model Card en español, enlazadla aquí al principio (e.g. "A Spanish version of this Model Card can be found under [`README_es.md`](URL)"). De manera análoga para el inglés.
+
+-->
+
+Más de 600 millones de personas hablantes del idioma español necesitan recursos, como los LLMs, para la obtención de información médica de forma libre y segura, 
+cumpliendo con los objetivo del milenio: Salud y Bienestar, Educación y Calidad, Fin de la Pobreza propuestos por la ONU. 
+Existen pocos LLM para el dominio médico en idioma español.
+
+El objetivo de este proyecto es crear un gran modelo de lenguaje (LLM; siglas en inglés) para el contexto médico en español permitiendo crear soluciones
+y servicios de información de salud en LATAM. El modelo contará con información de medicinas convencionales, naturales y tradicionales. 
+Un resultado del proyecto es un conjunto de datos público del dominio médico que agrupa recursos de otras fuentes que permite crear o ajustar LLM. 
+Los resultados del desempeño del LLM se comparan con otros modelos del state-of-the-art como BioMistral, Meditron, MedPalm.
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+
+<!-- Resumen del modelo. -->
+
+- **Developed by:** [Dionis López Ramos](https://www.linkedin.com/in/dionis-lopez-ramos/), [Alvaro Garcia Barragan](https://huggingface.co/Alvaro8gb), [Dylan Montoya](https://huggingface.co/dylanmontoya22), [Daniel Bermúdez](https://huggingface.co/Danielbrdz) <!-- Nombre de los miembros del equipo -->
+ <!-- Nombre de los miembros del equipo -->
+- **Funded by:** SomosNLP, HuggingFace <!-- Si contasteis con apoyo de otra entidad (e.g. vuestra universidad), añadidla aquí -->
+- **Model type:** Language model, instruction tuned
+- **Language(s):** Spanish (`es-ES`, `es-CL`) <!-- Enumerar las lenguas en las que se ha entrenado el modelo, especificando el país de origen. Utilizar códigos ISO. Por ejemplo: Spanish (`es-CL`, `es-ES`, `es-MX`), Catalan (`ca`), Quechua (`qu`). -->
+- **License:** apache-2.0 <!-- Elegid una licencia lo más permisiva posible teniendo en cuenta la licencia del model pre-entrenado y los datasets utilizados -->
+- **Fine-tuned from model:** [BioMistral/BioMistral-7B](https://huggingface.co/BioMistral/BioMistral-7B) <!-- Enlace al modelo pre-entrenado que habéis utilizado como base -->
+- **Dataset used:** [somosnlp/SMC/](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/SMC/) <!-- Enlace al dataset utilizado para el ajuste -->
+
+### Model Sources
+
+- **Repository:** [spaces/somosnlp/SpanishMedicaLLM/](https://huggingface.co/spaces/somosnlp/SpanishMedicaLLM/tree/main) <!-- Enlace al `main` del repo donde tengáis los scripts, i.e.: o del mismo repo del modelo en HuggingFace o a GitHub. -->
+- **Paper:** "Comming soon!" <!-- Si vais a presentarlo a NAACL poned "WIP", "Comming soon!" o similar. Si no tenéis intención de presentarlo a ninguna conferencia ni escribir un preprint, eliminar. -->
+- **Demo:** [spaces/somosnlp/SpanishMedicaLLM](https://huggingface.co/spaces/somosnlp/SpanishMedicaLLM) <!-- Enlace a la demo -->
+- **Video presentation:** [SpanishMedicaLLM | Proyecto Hackathon #SomosNLP ](https://www.youtube.com/watch?v=tVe_MC7Da6k) <!-- Enlace a vuestro vídeo de presentación en YouTube (están todos subidos aquí: https://www.youtube.com/playlist?list=PLTA-KAy8nxaASMwEUWkkTfMaDxWBxn-8J) -->
+
+
+## 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]
+
+### Out-of-Scope Use
+
+<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
+
+Los creadores del LLM no se hacen responsable de resultados nocivos que puedan generar. Se sugiere un proceso de evaluación riguroso con especialistas 
+de los resultados generados.
+
+## 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. -->
+
+<!-- Example: 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.
+
+```
+HUB_MODEL_ID = '/somosnlp/spanish_medica_llm'
+config = PeftConfig.from_pretrained(HUB_MODEL_ID)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(HUB_MODEL_ID, return_dict=True, load_in_8bit=True, device_map={"":0})
+
+```
+
+## 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. -->
+
+Dataset used was [somosnlp/SMC/](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/SMC/)
+
+### Training Procedure
+
+<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
+
+<!-- Detallar la técnica de entrenamiento utilizada y enlazar los scripts/notebooks. -->
+
+
+#### Training Hyperparameters
+
+<!-- Enumerar los valores de los hiperparámetros de entrenamiento. -->
+
+**Training regime:**
+- learning_rate: 2.5e-05
+- train_batch_size: 16
+- eval_batch_size: 1
+- seed: 42
+- gradient_accumulation_steps: 4
+- total_train_batch_size: 64
+- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
+- lr_scheduler_type: linear
+- lr_scheduler_warmup_steps: 5
+- training_steps: 2
+- mixed_precision_training: Native AMP
+- <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
+
+## Evaluation
+
+<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
+
+### Testing Data, Factors & Metrics
+
+#### Testing Data
+
+<!-- This should link to a Dataset Card. -->
+
+El corpus usado fue un 20% de [somosnlp/SMC/](https://huggingface.co/datasets/somosnlp/SMC/)
+
+#### 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
+
+<!-- Enlazar aquí los scripts/notebooks de evaluación y especificar los resultados. -->
+
+[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. -->
+
+<!-- Rellenar la información de la lista y calcular las emisiones con la página mencionada. -->
+
+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:** GPU
+- **Hours used:** 4 Horas
+- **Cloud Provider:** [Hugginface](https://huggingface.co)
+- **Compute Region:** [More Information Needed]
+- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
+
+
+### Model Architecture and Objective
+
+Se utilizó la arquitectura de [BioMistral/BioMistral-7B](https://huggingface.co/BioMistral/BioMistral-7B) porque es un modelo fundacional 
+entrenado con un conjunto de datos de dominio médico.
+
+### Compute Infrastructure
+
+[More Information Needed]
+
+#### Hardware
+
+<!-- Indicar el hardware utilizado, podéis agradecer aquí a quien lo patrocinó. -->
+
+Nvidia T4 Small 4 vCPU 15 GB RAM 16 GB VRAM
+
+#### Software
+
+<!-- Enumerar las librerías utilizadas (e.g. transformers, distilabel). -->
+
+- transformers==4.38.0
+- torch>=2.1.1+cu113
+- trl @ git+https://github.com/huggingface/trl
+- peft
+- wandb
+- accelerate
+- datasets
+
+[More Information Needed]
+
+## License
+
+<!-- Indicar bajo qué licencia se libera el modelo explicando, si no es apache 2.0, a qué se debe la licencia más restrictiva (i.e. herencia de las licencias del modelo pre-entrenado o de los datos utilizados). -->
+
+Apache License 2.0
+## Citation
+
+**BibTeX:**
+
+```
+@software{lopez2024spanishmedicallm,
+ author = {Lopez Dionis, Garcia Alvaro, Montoya Dylan, Bermúdez Daniel},
+ title = {SpanishMedicaLLM},
+ month = February,
+ year = 2024,
+ url = {https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/cosmopedia}
+}
+```
+<!--
+
+Aquí tenéis un ejemplo de cita de un dataset que podéis adaptar:
+
+```
+@software{benallal2024cosmopedia,
+ author = {Ben Allal, Loubna and Lozhkov, Anton and Penedo, Guilherme and Wolf, Thomas and von Werra, Leandro},
+ title = {Cosmopedia},
+ month = February,
+ year = 2024,
+ url = {https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/cosmopedia}
+}
+```
+
+- benallal2024cosmopedia -> nombre + año + nombre del modelo
+- author: lista de miembros del equipo
+- title: nombre del modelo
+- year: año
+- url: enlace al modelo
+
+-->
+
+
+## More Information
+
+<!-- Indicar aquí que el marco en el que se desarrolló el proyecto, en esta sección podéis incluir agradecimientos y más información sobre los miembros del equipo. Podéis adaptar el ejemplo a vuestro gusto. -->
+
+Este proyecto fue desarrollado durante el [Hackathon #Somos600M](https://somosnlp.org/hackathon) organizado por SomosNLP. 
+El modelo fue entrenado usando GPU patrocinado por HuggingFace.
+
+<!-- 
+ This project was developed during the [Hackathon #Somos600M](https://somosnlp.org/hackathon) organized by SomosNLP. 
+ The model was trained using GPUs sponsored by HuggingFace.
+-->
+
+**Team:**
+
+<!--
+- [Name 1](Link to Hugging Face profile)
+- [Name 2](Link to Hugging Face profile)
+-->
+
+ - [Dionis López Ramos](https://huggingface.co/inoid)
+ - [Alvaro Garcia Barragan](https://huggingface.co/Alvaro8gb)
+ - [Dylan Montoya](https://huggingface.co/dylanmontoya22)
+ - [Daniel Bermúdez](https://huggingface.co/Danielbrdz) 
+## Contact
+
+<!-- Email de contacto para´posibles preguntas sobre el modelo. -->
+<!-- For any doubt or suggestion contact to: PhD Dionis López ([email protected]) -->
+
+ Para cualquier duda contactar a: Dr.C Dionis López ([email protected])