RichardErkhov/rhaymison_-_gemma-portuguese-luana-2b-gguf

Quantization made by Richard Erkhov.

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gemma-portuguese-luana-2b - GGUF

• —Model creator: https://huggingface.co/rhaymison/
• —Original model: https://huggingface.co/rhaymison/gemma-portuguese-luana-2b/

Original model description: --- language:

• —pt license: apache-2.0 library_name: transformers tags:
• —portuguese
• —brasil
• —gemma
• —portugues
• —instrucao datasets:
• —rhaymison/superset pipeline_tag: text-generation widget:
• —text: Me explique como funciona um computador. example_title: Computador.
• —text: Me conte sobre a ida do homem a Lua. example_title: Homem na Lua.
• —text: Fale sobre uma curiosidade sobre a história do mundo example_title: História.
• —text: Escreva um poema bem interessante sobre o Sol e as flores. example_title: Escreva um poema. model-index:
• —name: gemma-portuguese-luana-2b results:
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• —type: f1macro value: 30.42 name: f1-macro source: url: https://huggingface.co/spaces/eduagarcia/openptllmleaderboard?query=rhaymison/gemma-portuguese-luana-2b name: Open Portuguese LLM Leaderboard ---

gemma-portuguese-2b-luana

<p align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/rhaymisonbetini/huggphotos/main/luana-2b.webp" width="50%" style="margin-left:'auto' margin-right:'auto' display:'block'"/> </p>

Model description

updated: 2024-04-10 20:06

The gemma-portuguese-2b model is a portuguese model trained with the superset dataset with 250,000 instructions. The model is mainly focused on text generation and instruction. The model was not trained on math and code tasks. The model is generalist with focus on understand portuguese inferences. With this fine tuning for portuguese, you can adjust the model for a specific field.

How to Use

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
import torch

model = "rhaymison/gemma-portuguese-luana-2b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)

messages = [
   {
      "role": "system",
      "content": "Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido."
    },
    {"role": "user", "content": "Me conte sobre a ida do homem a Lua."},
]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    do_sample=True,
    temperature=0.2,
    top_k=50,
    top_p=0.95
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):].replace("model",""))

#A viagem à Lua foi um esforço monumental realizado pela Agência Espacial dos EUA entre 1969 e 1972.
#Foi um marco significativo na exploração espacial e na ciência humana.
#Aqui está uma visão geral de sua jornada: 1. O primeiro voo espacial humano foi o de Yuri Gagarin, que voou a Terra em 12 de abril de 1961.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer2 = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/gemma-portuguese-luana-2b")
model2 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rhaymison/gemma-portuguese-luana-2b", device_map={"":0})
tokenizer2.pad_token = tokenizer2.eos_token
tokenizer2.add_eos_token = True
tokenizer2.add_bos_token, tokenizer2.add_eos_token
tokenizer2.padding_side = "right"

text = f"""<start_of_turn>user 
Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
###instrução:Me conte sobre a ida do homem a Lua.<end_of_turn> 
<start_of_turn>model """

device = "cuda:0"

inputs = tokenizer2(text, return_tensors="pt").to(device)

outputs = model2.generate(**inputs, max_new_tokens=256, do_sample=False)

output = tokenizer2.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True, skip_prompt=True)
print(output.replace("model"," "))

#A viagem à Lua foi um esforço monumental realizado pela Agência Espacial dos EUA entre 1969 e 1972.
#Foi um marco significativo na exploração espacial e na ciência humana.
#Aqui está uma visão geral de sua jornada: 1. O primeiro voo espacial humano foi o de Yuri Gagarin, que voou a Terra em 12 de abril de 1961. 

text = f"""<start_of_turn>user 
Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto. Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
###instrução:Me explique como funciona um computador.<end_of_turn> 
<start_of_turn>model """

device = "cuda:0"

inputs = tokenizer2(text, return_tensors="pt").to(device)

outputs = model2.generate(**inputs, max_new_tokens=256, do_sample=False)

output = tokenizer2.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True, skip_prompt=True)
print(output.replace("model"," "))

#Um computador é um dispositivo eletrônico que pode executar tarefas que um humano pode fazer.
#Ele usa um conjunto de circuitos elétricos, componentes eletrônicos e software para processar informações e executar tarefas.
#Os componentes de um computador incluem um processador, memória, unidade de armazenamento, unidade de processamento gráfica,
#unidade de controle, unidade de entrada e saída,e dispositivos de entrada e saída.
#O processador é o coração do computador e executa instruções de software.A memória é onde o computador armazena

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here and on the 🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard

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email: rhaymisoncristian@gmail.com

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