ahmed02mk/amthal-hassaniya
🇲🇷 الأمثال الحسانية — Dataset جاهز لـ LoRA Fine-tuning مجموعة بيانات تضم 319 مثلاً حسانياً بصيغة Alpaca القياسية، مستخرجة من كتاب موسوعة الأمثال الحسانية لبكار ولد احمدو. الصيغة صيغة Alpaca — الأكثر توافقاً مع مكتبات LoRA مثل trl, unsloth, axolotl: { "instruction": "أنت خبير في التراث الحساني الموريتاني. اشرح المثل الحساني التالي وبيّن معناه وفي أي سياق يُستخدم.", "input": "ألْبَلْ تبرك على أكبارها", "output": "يضرب لأهمية الكبار في مجتمعهم وحتمية التبعية… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ahmed02mk/amthal-hassaniya.
🇲🇷 الأمثال الحسانية — Dataset جاهز لـ LoRA Fine-tuning
مجموعة بيانات تضم 319 مثلاً حسانياً بصيغة Alpaca القياسية، مستخرجة من كتاب موسوعة الأمثال الحسانية لبكار ولد احمدو.
الصيغة
صيغة Alpaca — الأكثر توافقاً مع مكتبات LoRA مثل trl, unsloth, axolotl:
{
"instruction": "أنت خبير في التراث الحساني الموريتاني. اشرح المثل الحساني التالي وبيّن معناه وفي أي سياق يُستخدم.",
"input": "ألْبَلْ تبرك على أكبارها",
"output": "يضرب لأهمية الكبار في مجتمعهم وحتمية التبعية لهم"
}الحقول
الاستخدام السريع
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("YOUR_USERNAME/amthal-hassaniya")
print(ds["train"][0])مع TRL (SFTTrainer)
from trl import SFTTrainer
def format_prompt(row):
return f"### Instruction:\n{row['instruction']}\n\n### Input:\n{row['input']}\n\n### Response:\n{row['output']}"
trainer = SFTTrainer(
model=model,
train_dataset=ds["train"],
formatting_func=format_prompt,
)مع Unsloth
from unsloth import FastLanguageModel
alpaca_prompt = """### Instruction:
{}
### Input:
{}
### Response:
{}"""
def formatting_func(examples):
return [
alpaca_prompt.format(i, inp, o)
for i, inp, o in zip(
examples["instruction"],
examples["input"],
examples["output"]
)
]المصدر
كتاب موسوعة الأمثال الحسانية — بكار ولد احمدو — تراث شعبي موريتاني أصيل.
