license, library_name, pipeline_tag, model-index, tags, language
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| apache-2.0 | transformers | text-generation |
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Qwen2 7B Instruct
Model description
本模型是在进一步微调 Qwen/Qwen2-7B-Instruct 的结果. 它能够进行多轮复杂的工具调用。
Training
本模型在包含多样化工具的调用、聊天数据集和Instruct数据的专有数据集上进行了进一步post-training（freeze tuned和DPO）。
使用方法
您可以使用Hugging Face的transformers和rubra库rubra-tools来使用该模型，如下所示：
pip install rubra_tools torch==2.3.0 transformers accelerate modelscope
您还需要安装Node.js和npm。安装后，请安装jsonrepair包 - 用于修复模型的一些罕见错误。
npm install jsonrepair
1. 加载模型
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
from rubra_tools import preprocess_input, postprocess_output
model_id = "rubraAI/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype="auto",
device_map="auto",
)
2. 定义函数
这里我们使用4个函数来解决一个简单的数学问题：
functions = [
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'addition',
'description': "Adds two numbers together",
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'a': {
'description': 'First number to add',
'type': 'string'
},
'b': {
'description': 'Second number to add',
'type': 'string'
}
},
'required': []
}
}
},
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'subtraction',
'description': "Subtracts two numbers",
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'a': {
'description': 'First number to be subtracted from',
'type': 'string'
},
'b': {
'description': 'Number to subtract',
'type': 'string'
}
},
'required': []
}
}
},
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'multiplication',
'description': "Multiply two numbers together",
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'a': {
'description': 'First number to multiply',
'type': 'string'
},
'b': {
'description': 'Second number to multiply',
'type': 'string'
}
},
'required': []
}
}
},
{
'type': 'function',
'function': {
'name': 'division',
'description': "Divide two numbers",
'parameters': {
'type': 'object',
'properties': {
'a': {
'description': 'First number to use as the dividend',
'type': 'string'
},
'b': {
'description': 'Second number to use as the divisor',
'type': 'string'
}
},
'required': []
}
}
},
]
3. 开始对话
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "What is the result of four plus six? Take the result and add 2? Then multiply by 5 and then divide by two"},
]
def run_model(messages, functions):
## Format messages in Rubra's format
formatted_msgs = preprocess_input(msgs=messages, tools=functions)
text = tokenizer.apply_chat_template(
formatted_msgs,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
return response
raw_output = run_model(messages, functions)
# Check if there's a function call
function_call = postprocess_output(raw_output)
if function_call:
print(function_call)
else:
print(raw_output)
您应该会看到以下输出，这是AI助手进行的工具调用：
[{'id': 'fc65a533', 'function': {'name': 'addition', 'arguments': '{"a": "4", "b": "6"}'}, 'type': 'function'}]
4. 将执行工具调用的结果添加到消息历史记录并继续对话
if function_call:
# append the assistant tool call msg
messages.append({"role": "assistant", "tool_calls": function_call})
# append the result of the tool call in openai format, in this case, the value of add 6 to 4 is 10.
messages.append({'role': 'tool', 'tool_call_id': function_call[0]["id"], 'name': function_call[0]["function"]["name"], 'content': '10'})
raw_output1 = run_model(messages, functions)
# Check if there's a function call
function_call = postprocess_output(raw_output1)
if function_call:
print(function_call)
else:
print(raw_output)
LLM将再次进行调用
[{'id': '2ffc3de4', 'function': {'name': 'addition', 'arguments': '{"a": "10", "b": "2"}'}, 'type': 'function'}]
框架版本
- Transformers 4.41.2
- Pytorch 2.3.1+cu121
- Datasets 2.19.2
- Tokenizers 0.19.1
限制和偏见
虽然该模型在广泛的任务上表现良好，但它可能仍然会产生偏见或错误的输出。用户在使用该模型时应谨慎，并在敏感或高风险应用中保持批判性的判断。模型的输出受其训练数据的影响，可能包含固有的偏见。
道德考虑
用户应确保该模型的部署符合道德指南，并考虑所生成文本的潜在社会影响。我们强烈反对将该模型滥用于生成有害或误导性内容。
致谢
我们感谢Alibaba Cloud提供的基础模型。
联系方式
如果对此模型有任何问题或意见或建议，请联系 rubra团队。
引用信息
如果您使用了这项工作，请引用如下：
@misc {rubra_ai_2024,
author = { Sanjay Nadhavajhala and Yingbei Tong },
title = { Rubra-Qwen2-7B-Instruct },
year = 2024,
url = { https://huggingface.co/rubra-ai/Qwen2-7B-Instruct },
doi = { 10.57967/hf/2658 },
publisher = { Hugging Face }
}