初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+---
+library_name: transformers
+tags:
+- trl
+- sft
+datasets:
+- Vikhrmodels/Veles-2.5
+- dichspace/darulm
+- zjkarina/Vikhr_instruct
+---
+
+# Veles Instruct [DONT TOUCH, Under Dev]
+
+Просто лучшая русская инстракт модель теперь с CHATML
+
+Метрики, DPO, коды для запуска подьедут позже, мне если честно похуй, вам думаю вообще поебать
+
+
+
+Самый быстрый старт: https://colab.research.google.com/drive/10g5LSuzwsGVCCtiTuVM35T0LiiXwlWSQ?usp=sharing
+
+
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3",
+                                             device_map="auto",
+                                             attn_implementation="flash_attention_2",
+                                             torch_dtype=torch.bfloat16)
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Vikhrmodels/Vikhr-7B-instruct_0.3",use_fast=False)
+from transformers import  AutoTokenizer, pipeline
+pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+prompts = [
+    "В чем разница между фруктом и овощем?",
+    "Годы жизни колмагорова?"]
+
+def test_inference(prompt):
+    prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template([{"role": "user", "content": prompt}], tokenize=False, add_generation_prompt=True)
+    print(prompt)
+    outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+    return outputs[0]['generated_text'][len(prompt):].strip()
+
+
+for prompt in prompts:
+    print(f"    prompt:\n{prompt}")
+    print(f"    response:\n{test_inference(prompt)}")
+    print("-"*50)
+
+```