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license: apache-2.0
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# **TinyWand-DPO**
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<p align="left">
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<img src="./TinyWand.png" width="150"/>
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<p>
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# **한국어 모델 설명**
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**1.63B, 하찮은 크기의 SLM은 어떨까요?**
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## **모델 소개**
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**TinyWand-DPO**는 1.63B의 SLM 모델입니다. 이 모델은 1.63B라는 작은 크기를 가짐으로써 소형기기에서 구동되거나 큰 toks/s를 가질 수 있음과 동시에 강력한 성능을 보여줍니다.
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## **모델 라이센스**
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OPEN
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## **모델 성능**
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TBD
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## **학습 과정**
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TBD
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## **사용 안내**
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**추론에 필요한 VRAM**
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| 양자화 | 입력 토큰 수 | 출력 토큰 수 | 메모리 사용량 |
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|---|---|---|---|
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| bf16(base) | 64 | 256 | 3,888 MiB |
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| q4_K_M | 64 | 256 | 1,788 MiB |
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**프롬프트 템플릿**
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본 모델은 Alpaca 프롬프트 템플릿을 사용합니다.
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해당 템플릿은 `apply_chat_template()`를 통해 [허깅페이스 템플릿](https://huggingface.co/docs/transformers/main/chat_templating)에서 확인 하실 수 있습니다.
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**아래 파이썬 코드를 사용하여 모델을 로드 및 사용 할 수 있습니다.**
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*transformers, torch가 사전 설치되어야함*
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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device = "cuda" # nvidia 그래픽카드 기준
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("maywell/TinyWand-DPO")
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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"maywell/TinyWand-DPO",
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device_map="auto",
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torch_dtype=torch.bfloat16, # 사용하는 장비가 bfloat16을 지원하지 않는 경우 torch.float16으로 바꿔주세요.
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)
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messages = [
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{"role": "system", "content": "Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request."}, # 비울 경우에도 동일하게 적용 됨.
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{"role": "user", "content": "언어모델의 파라미터 수가 작으면 어떤 이점이 있어?"},
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]
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encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
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model_inputs = encodeds.to(device)
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model.to(device)
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generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
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decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
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print(decoded[0])
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``` |