初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF
Source: Original Platform

.gitattributes

@@ -0,0 +1,42 @@
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+dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q2_k.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
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+dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q8_0.gguf filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

README.md

@@ -0,0 +1,174 @@
+---
+base_model: NickyNicky/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2
+inference: false
+language:
+- en
+- es
+- ru
+- zh
+- de
+- fr
+- th
+- ca
+- it
+- ja
+- pl
+- eo
+- eu
+- vi
+- fi
+- hu
+- ar
+- nl
+- da
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+- id
+- cs
+- bn
+- sv
+model_creator: NickyNicky
+model_name: dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2
+pipeline_tag: text-generation
+quantized_by: afrideva
+tags:
+- gguf
+- ggml
+- quantized
+- q2_k
+- q3_k_m
+- q4_k_m
+- q5_k_m
+- q6_k
+- q8_0
+---
+# NickyNicky/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF
+
+Quantized GGUF model files for [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2](https://huggingface.co/NickyNicky/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2) from [NickyNicky](https://huggingface.co/NickyNicky)
+
+
+| Name | Quant method | Size |
+| ---- | ---- | ---- |
+| [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.fp16.gguf](https://huggingface.co/afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF/resolve/main/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.fp16.gguf) | fp16 | 5.56 GB  |
+| [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q2_k.gguf](https://huggingface.co/afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF/resolve/main/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q2_k.gguf) | q2_k | 1.09 GB  |
+| [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q3_k_m.gguf](https://huggingface.co/afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF/resolve/main/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q3_k_m.gguf) | q3_k_m | 1.49 GB  |
+| [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q4_k_m.gguf](https://huggingface.co/afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF/resolve/main/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q4_k_m.gguf) | q4_k_m | 1.79 GB  |
+| [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q5_k_m.gguf](https://huggingface.co/afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF/resolve/main/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q5_k_m.gguf) | q5_k_m | 2.07 GB  |
+| [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q6_k.gguf](https://huggingface.co/afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF/resolve/main/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q6_k.gguf) | q6_k | 2.29 GB  |
+| [dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q8_0.gguf](https://huggingface.co/afrideva/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2-GGUF/resolve/main/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.q8_0.gguf) | q8_0 | 2.96 GB  |
+
+
+
+## Original Model Card:
+```
+  - model fine tune base: cognitivecomputations/dolphin-2_6-phi-2
+  - sft
+  - flash-attention 2
+  - loss: 0.85
+  - steps: 3000
+  - max_length: 2028
+  - neftune_noise_alpha: 5
+```
+
+
+![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/641b435ba5f876fe30c5ae0a/wLDT0cPWHzFtv_HHigCH4.png)
+
+Install packages
+```Python
+!python -m pip install --upgrade pip
+!pip install -q datasets trl peft bitsandbytes sentencepiece wandb
+!pip install -q accelerate safetensors deepspeed
+!pip install -q scipy
+
+!export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.8
+# !pip install ninja
+!pip install ninja packaging --upgrade -qqq
+!MAX_JOBS=4 pip install flash-attn --no-build-isolation -qqq
+!pip install git+"https://github.com/HazyResearch/flash-attention.git#subdirectory=csrc/rotary" -qqq
+!python -m pip install optimum -qqq
+```
+
+Ioad model and generate text
+```Python
+
+from transformers import (
+    AutoModelForCausalLM,
+    AutoTokenizer,
+    BitsAndBytesConfig,
+    HfArgumentParser,
+    TrainingArguments,
+    pipeline,
+    logging,
+    GenerationConfig,
+    TextIteratorStreamer,
+)
+# from attention_sinks import AutoModelForCausalLM
+
+import torch
+
+model_id = "NickyNicky/dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatML_V2"
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,
+                                             device_map="auto",
+                                             trust_remote_code=True,
+                                             torch_dtype=torch.bfloat16,
+                                             load_in_4bit=True, 
+                                             low_cpu_mem_usage= True,
+                                             flash_attn=True,
+                                             flash_rotary=True, 
+                                             fused_dense=True,
+                                             )
+max_length=2028 
+print("max_length",max_length)
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id,
+                                          use_fast = True,
+                                          max_length=max_length,
+                                          trust_remote_code=True,)
+
+prompt= """<|im_start|>system
+You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
+<|im_start|>user
+tengo hambre que me recomiendas<|im_end|>
+<|im_start|>assistant"""
+
+inputs = tokenizer.encode(prompt,
+                          return_tensors="pt",
+                          add_special_tokens=False).cuda()#.to("cuda") # False # True
+
+generation_config = GenerationConfig(
+              max_new_tokens=700,
+              temperature=0.5,
+              top_p=0.9,
+              top_k=45,
+              repetition_penalty=1.15, #1.1, # 1.0 means no penalty, > 1.0 means penalty, 1.2 from CTRL paper
+              do_sample=True,
+              pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+              eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+              # bos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
+              #  use_cache=True,
+              # stopping_criteria= StoppingCriteriaList([stopping_criteria]),
+          )
+
+outputs = model.generate(generation_config=generation_config,
+                         input_ids=inputs,)
+# tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) #True
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False))
+
+'''OUTPUT:
+<|im_start|>system
+You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
+<|im_start|>user
+tengo hambre que me recomiendas<|im_end|>
+<|im_start|>assistant
+Hay muchos tipos de alimentos que puedes probar si tienes hambre, pero aquí te muestro una lista ordenada por calor:
+
+1- Frutas y verduras: Estas son buena opción para quitar hambre sin agotar tu cuerpo con grandes cantidades de carbohidratos. Algunas frutas y verduras que podrían ser suficientemente altas en calor durante el día incluyen tomates, plátanos, espinacas, papas, nueces, manzanas, limones, guisantes, cucumbers, zanahorias, etc.
+2- Proteínas: Estas son importantes para mantener tu masa muscular y fuerzosa durante el día. Algunas proteínas que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen carne, aceite de oliva, miel, yogur, leche fresca o sopa de gorditas, etc.
+3- Carbohidratos: Estas son importantes para energizarte durante el día y mantenerte físico. Algunas frutas y verduras que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen pan, tortillas, roti, arroz, pasta, rice, polenta, cereales, granola, etc.
+4- Grains: Estas son importantes para mantenerte satiente durante el día y reducir la frecuencia de comidas rápida. Algunas gromas que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen lentejas, farinas, tortilla, ensalada, etc.
+5- Nuts y semolina: Estas son buenas opciones para quitar hambre durante el día sin agotar tu cuerpo con grandes cantidades de azúcar. Algunas frutas y verduras que podrían ser útiles para quitar hambre durante el día incluyen anacardios, almendras, macetas, bocaditos, panquesado, etc.
+6- Papel picado: Esta es una opción deliciosa y económica que puedes preparar en caso de quitar hambre durante el día. Para hacer papel picado, primero cortezamos las frutas y verduras que deseas usarlas, y luego cortezamos las frutas y verduras que no deseas usarlas. A continuación, cortezamos las frutas y verduras que deseas usarlas más grandes y que estén más frescas, y luego cortezamos las frutas y verduras
+'''
+```

dolphin-2_6-phi-2_oasst2_chatml_v2.fp16.gguf

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