metadata
language:
- ms
4 bit AWQ Full Parameter Finetuning 7B 32768 context length Mistral on Malaysian instructions dataset
Original model at https://huggingface.co/mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions, read more about AWQ integration at https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/quantization#awq-integration
how-to
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch
def parse_mistral_chat(messages):
user_query = messages[-1]['content']
users, assistants = [], []
for q in messages[:-1]:
if q['role'] == 'user':
users.append(q['content'])
elif q['role'] == 'assistant':
assistants.append(q['content'])
texts = ['<s>']
for u, a in zip(users, assistants):
texts.append(f'[INST] {u.strip()} [/INST]{a.strip()}</s> ')
texts.append(f'[INST] {user_query.strip()} [/INST]')
prompt = ''.join(texts).strip()
return prompt
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions-AWQ')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
'mesolitica/malaysian-mistral-7b-32k-instructions-AWQ',
use_flash_attention_2 = True,
)
_ = model.cuda()
messages = [
{'role': 'user', 'content': 'kwsp tu apa'}
]
prompt = parse_mistral_chat(messages)
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to('cuda')
generate_kwargs = dict(
inputs,
max_new_tokens=1024,
top_p=0.95,
top_k=50,
temperature=0.9,
do_sample=True,
num_beams=1,
)
r = model.generate(**generate_kwargs)
tokenizer.decode(r[0])
<s> [INST] kwsp tu apa [/INST]KWSP bermaksud Kumpulan Wang Simpanan Pekerja. Ia adalah sebuah institusi simpanan persaraan yang ditubuhkan oleh Kementerian Kewangan Malaysia untuk tujuan mengumpul simpanan ahli untuk dibayar pada umur persaraan, penuh atau penuh persaraan penuh. KWSP ditubuhkan pada tahun 1951 dan mula beroperasi pada tahun 1952. KWSP adalah salah satu institusi simpanan persaraan terbesar di dunia, dengan pangkalan ahli sekitar 14 juta ahli.</s>