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@@ -47,14 +47,10 @@ path_or_model_name="llama2-frenchmedmcqa-dpo"
47
  config = PeftConfig.from_pretrained(path_or_model_name)
48
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, return_dict=True, load_in_4bit=True, device_map='auto')
49
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
50
-
51
  model = PeftModel.from_pretrained(model ,path_or_model_name)
52
 
53
-
54
  prompt="### Human: Quelle méthode peut être utilisée pour déterminer la constante d'acidité (7,1 et 10,6) de l'acide valproïque (acide dipropylacétique) ? .\n### Assistant : "
55
 
56
-
57
-
58
  input_ids =tokenizer(prompt , return_tensors="pt")
59
  output= model.generate(**input_ids , max_length=120)
60
  text_generated =tokenizer.decode(output[0] , skip_special_tokens=True)
 
47
  config = PeftConfig.from_pretrained(path_or_model_name)
48
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path, return_dict=True, load_in_4bit=True, device_map='auto')
49
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)
 
50
  model = PeftModel.from_pretrained(model ,path_or_model_name)
51
 
 
52
  prompt="### Human: Quelle méthode peut être utilisée pour déterminer la constante d'acidité (7,1 et 10,6) de l'acide valproïque (acide dipropylacétique) ? .\n### Assistant : "
53
 
 
 
54
  input_ids =tokenizer(prompt , return_tensors="pt")
55
  output= model.generate(**input_ids , max_length=120)
56
  text_generated =tokenizer.decode(output[0] , skip_special_tokens=True)