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@@ -1,69 +1,20 @@
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- ---
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- title: chinese-alpaca-plus-7b
3
- emoji: 📚
4
- colorFrom: gray
5
- colorTo: red
6
- language:
7
- - zh
8
- tags:
9
- - chatglm
10
- - pytorch
11
- - zh
12
- - Text2Text-Generation
13
- license: "other"
14
- widget:
15
- - text: "为什么天空是蓝色的?"
16
- ---
17
 
18
- # Chinese Alpaca Plus 7B Model
19
 
20
- **发布中文LLaMA, Alpaca Plus版(7B)模型**
21
 
22
-
23
- 推出中文LLaMA, Alpaca Plus版(7B),相比基础版本的改进点如下:
24
-
25
- - 进一步扩充了训练数据,其中LLaMA扩充至120G文本(通用领域),Alpaca扩充至4M指令数据(重点增加了STEM相关数据)
26
- - Alpaca训练时采用了更大的rank,相比原版具有更低的验证集损失
27
- - 评测结果显示,Alpaca-Plus-7B相比基础版Alpaca-7B效果更优,部分任务接近或超过13B版本
28
- - 这一轮比拼:7B获得65.3分,13B获得70.9分,Plus-7B效果75.3分,具体评测结果请参考[效果评测](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/examples/README.md)
29
-
30
- 本模型是`原生LLaMA-7B`合并`中文LLaMA LoRA`和`中文Alpaca LoRA`后的模型权重`chinese-alpaca-plus-7b-hf`,并转化为HuggingFace版本权重(.bin文件),可以直接使用或者继续训练。
31
-
32
- 13b-hf权重链接:https://huggingface.co/shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf
33
 
34
  test case:
35
 
36
  |input_text|predict|
37
  |:-- |:--- |
38
- |为什么天空是蓝色的?|天空是蓝色的,是因为大气层中的气体分子会散射太阳光中的蓝色光,使得我们看到的天空是蓝色的。|
39
 
40
 
41
- ## release model weight
42
 
43
- - chinese-llama-plus-7b 模型权重链接:https://huggingface.co/minlik/chinese-llama-plus-7b-merged
44
- - chinese-alpaca-plus-7b 模型权重链接:https://huggingface.co/shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf
45
- - chinese-llama-plus-13b 模型权重链接:https://huggingface.co/shibing624/chinese-llama-plus-13b-hf
46
- - chinese-aplaca-plus-13b 模型权重链接:https://huggingface.co/shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-hf
47
 
48
  ## Usage
49
 
50
- 本项目开源在textgen项目:[textgen](https://github.com/shibing624/textgen),可支持llama模型,通过如下命令调用:
51
-
52
- Install package:
53
- ```shell
54
- pip install -U textgen
55
- ```
56
-
57
- ```python
58
- from textgen import LlamaModel
59
- model = LlamaModel("llama", "shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf")
60
- r = model.predict(["用一句话描述地球为什么是独一无二的。"])
61
- print(r) # ['地球是独一无二的,因为它拥有独特的大气层、水循环、生物多样性以及其他自然资源,这些都使它成为一个独特的生命支持系统。']
62
- ```
63
-
64
- ## Usage (HuggingFace Transformers)
65
- Without [textgen](https://github.com/shibing624/textgen), you can use the model like this:
66
-
67
  First, you pass your input through the transformer model, then you get the generated sentence.
68
 
69
  Install package:
@@ -85,12 +36,12 @@ def generate_prompt(text):
85
 
86
  ### Response:"""
87
 
88
-
89
- tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf')
90
- model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('shibing624/chinese-alpaca-plus-7b-hf').half().cuda()
91
  model.eval()
92
 
93
- text = '为什么天空是蓝色的?'
94
  prompt = generate_prompt(text)
95
  input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to('cuda')
96
 
@@ -98,9 +49,9 @@ input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to('cuda')
98
  with torch.no_grad():
99
  output_ids = model.generate(
100
  input_ids=input_ids,
101
- max_new_tokens=128,
102
  temperature=1,
103
- top_k=40,
104
  top_p=0.9,
105
  repetition_penalty=1.15
106
  ).cuda()
@@ -111,16 +62,12 @@ print(output.replace(text, '').strip())
111
 
112
  output:
113
  ```shell
114
- 为什么天空是蓝色的?
115
- 天空是蓝色的,是因为大气层中的气体分子会散射太阳光中的蓝色光,使得我们看到的天空是蓝色的。
116
  ```
117
 
118
  ## 模型来源
119
- release合并后的模型权重,一步到位直接使用,省电、减少碳排放。
120
-
121
- 基于 [多LoRA权重合并(适用于Chinese-Alpaca-Plus )](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%B8%8E%E8%BD%AC%E6%8D%A2#%E5%A4%9Alora%E6%9D%83%E9%87%8D%E5%90%88%E5%B9%B6%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8Echinese-alpaca-plus-)方法手动合并而成,具体是使用 [decapoda-research/llama-7b-hf](https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf)
122
- 底座模型 合并 Chinese-LLaMA-Plus-LoRA和Chinese-Alpaca-Plus-LoRA 两个LoRA权重 得到,并转化为HuggingFace版本权重(.bin文件)。
123
-
124
 
125
  HuggingFace版本权重(.bin文件)可用于:
126
  - 使用Transformers进行训练和推理
@@ -129,12 +76,11 @@ HuggingFace版本权重(.bin文件)可用于:
129
  PyTorch版本权重(.pth文件)可用于:
130
  - 使用llama.cpp工具进行量化和部署
131
 
132
- PyTorch版本权重(.pth文件)链接,8-bit量化版的Alpaca-Plus-7B:[Billsfriend/chinese-Alpaca-7b-plus-ggml-q8_0](https://huggingface.co/Billsfriend/chinese-Alpaca-7b-plus-ggml-q8_0/tree/main)
133
 
134
 
135
  模型文件组成:
136
  ```
137
- chinese-alpaca-plus-7b-hf
138
  config.json
139
  generation_config.json
140
  pytorch_model-00001-of-00002.bin
@@ -150,8 +96,8 @@ chinese-alpaca-plus-7b-hf
150
 
151
  ### 微调数据集
152
 
153
- 1. xx万条文本数据集(用于领域内预训练):[DUOMO-Lab/TransGPT-pt](https://huggingface.co/datasets/DUOMO-Lab/TransGPT-pt)
154
- 2.
155
 
156
 
157
  如果需要训练LLaMA模型,请参考[https://github.com/DUOMO/TransGPT](https://github.com/DUOMO/TransGPT)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
 
 
2
 
3
+ # TransGPT
4
 
5
+ **发布中文TransGPT(7B)模型**
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6
 
7
  test case:
8
 
9
  |input_text|predict|
10
  |:-- |:--- |
11
+ |我想了解如何申请和更新驾驶证?|xx|
12
 
13
 
 
14
 
 
 
 
 
15
 
16
  ## Usage
17
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
18
  First, you pass your input through the transformer model, then you get the generated sentence.
19
 
20
  Install package:
 
36
 
37
  ### Response:"""
38
 
39
+ checkpoint="DUOMO-Lab/TransGPT-v0"
40
+ tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
41
+ model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(checkpoint).half().cuda()
42
  model.eval()
43
 
44
+ text = '我想了解如何申请和更新驾驶证?'
45
  prompt = generate_prompt(text)
46
  input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to('cuda')
47
 
 
49
  with torch.no_grad():
50
  output_ids = model.generate(
51
  input_ids=input_ids,
52
+ max_new_tokens=1024,
53
  temperature=1,
54
+ top_k=20,
55
  top_p=0.9,
56
  repetition_penalty=1.15
57
  ).cuda()
 
62
 
63
  output:
64
  ```shell
65
+ 我想了解如何申请和更新驾驶证?
66
+
67
  ```
68
 
69
  ## 模型来源
70
+ release合并后的模型权重。
 
 
 
 
71
 
72
  HuggingFace版本权重(.bin文件)可用于:
73
  - 使用Transformers进行训练和推理
 
76
  PyTorch版本权重(.pth文件)可用于:
77
  - 使用llama.cpp工具进行量化和部署
78
 
 
79
 
80
 
81
  模型文件组成:
82
  ```
83
+ TransGPT
84
  config.json
85
  generation_config.json
86
  pytorch_model-00001-of-00002.bin
 
96
 
97
  ### 微调数据集
98
 
99
+ 1. xx万条文本数据集(用于领域内预训练):[DUOMO-Lab/TransGPT-pt](https://huggingface.co/datasets/DUOMO-Lab/TransGPT-pt)
100
+ 2. ~5.6万条对话数据(用于微调):[finetune_data](https://huggingface.co/data/finetune)
101
 
102
 
103
  如果需要训练LLaMA模型,请参考[https://github.com/DUOMO/TransGPT](https://github.com/DUOMO/TransGPT)