Files
Riazi-8B/README.md
ModelHub XC b6c0fa4730 初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: azherali/Riazi-8B
Source: Original Platform
2026-07-10 02:08:09 +08:00

95 lines
2.4 KiB
Markdown

---
base_model:
- unsloth/Qwen3-8B
- azherali/Riazi-8B-CPT
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- qwen3
- urdu
- urdu-reasoning
license: apache-2.0
language:
- ur
widget:
- messages:
- role: user
content: "2 + 3 کتنا ہوتا ہے؟"
- messages:
- role: user
content: "اگر آپ کے پاس 10 سیب ہیں اور 3 کھا لیتے ہیں، تو کتنے بچیں گے؟"
- messages:
- role: user
content: "ایک باپ کی عمر اپنے بیٹے کی عمر سے تین گنا ہے۔ 10 سال بعد باپ کی عمر 50 سال ہوگی۔ بیٹے کی موجودہ عمر کیا ہے؟"
- messages:
- role: user
content: "اگر ایک گاڑی 60 کلومیٹر فی گھنٹہ کی رفتار سے 2 گھنٹے چلے، تو کتنی دوری طے کرے گی؟"
---
## Quick start
```python
from unsloth import FastLanguageModel
import torch
max_seq_length = 2048 # Choose any! We auto support RoPE Scaling internally!
dtype = (
None # None for auto detection. Float16 for Tesla T4, V100, Bfloat16 for Ampere+
)
load_in_4bit = False # Use 4bit quantization to reduce memory usage. Can be False.
load_in_8bit = False # Use 8bit quantization to reduce memory usage. Can be False.
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name="azherali/Riazi-8B", # Choose ANY
max_seq_length=max_seq_length,
dtype=dtype,
load_in_4bit=load_in_4bit,
load_in_8bit=load_in_8bit,
# token = "YOUR_HF_TOKEN", # HF Token for gated models
)
FastLanguageModel.for_inference(model) # Enable native 2x faster inference
messages = [
{
"role": "user",
"content": "پانچ بچوں نے 20 چاکلیٹس برابر بانٹیں۔ ہر بچے کو کتنی چاکلیٹس ملیں گی؟",
}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True, # Must add for generation
)
from transformers import TextStreamer
_ = model.generate(
**tokenizer(text, return_tensors="pt").to("cuda"),
temperature=0.6,
top_p=0.95,
top_k=20, # For non thinking
streamer=TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True),
)
```
## Training procedure
This model was trained with SFT.
### Framework versions
- TRL: 0.22.2
- Transformers: 4.56.2
- Pytorch: 2.12.0+rocm7.2
- Datasets: 4.3.0
- Tokenizers: 0.22.2