TinyWand-SFT
는 1.63B의 SLM 모델입니다. 이 모델은 1.63B라는 작은 크기를 가짐으로써 소형기기에서 구동되거나 큰 toks/s를 가질 수 있음과 동시에 강력한 성능을 보여줍니다.
모델 라이센스
apache-2.0
모델 성능
TBD
한계
작은 크기로 인하여 Insturct 파인튜닝 후 해당 템플릿이 아닐경우 제대로 응답하지 않는 모습을 보임. 특정 task에 사용한다면 프롬프팅보다는 파인튜닝을 권장함.
같은 이유로 일반적인 벤치마크에서도 상당히 낮은 점수를 보임.
학습 과정
TBD
사용 안내
추론에 필요한 VRAM
양자화
입력 토큰 수
출력 토큰 수
메모리 사용량
bf16(base)
64
256
3,888 MiB
q4_K_M
64
256
1,788 MiB
프롬프트 템플릿
본 모델은 Alpaca 프롬프트 템플릿을 사용합니다.
해당 템플릿은
apply_chat_template()
를 통해
허깅페이스 템플릿
에서 확인 하실 수 있습니다.
아래 파이썬 코드를 사용하여 모델을 로드 및 사용 할 수 있습니다.
transformers, torch가 사전 설치되어야함
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"# nvidia 그래픽카드 기준
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("maywell/TinyWand-SFT")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"maywell/TinyWand-SFT",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.bfloat16, # 사용하는 장비가 bfloat16을 지원하지 않는 경우 torch.float16으로 바꿔주세요.
)
messages = [
{"role": "system", "content": "Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request."}, # 비울 경우에도 동일하게 적용 됨.
{"role": "user", "content": "언어모델의 파라미터 수가 작으면 어떤 이점이 있어?"},
]
encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)
generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])
Runs of maywell TinyWand-SFT on huggingface.co
127
Total runs
0
24-hour runs
-3
3-day runs
-10
7-day runs
-376
30-day runs
More Information About TinyWand-SFT huggingface.co Model
TinyWand-SFT huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides TinyWand-SFT's model effect (), which can be used instantly with this maywell TinyWand-SFT model. huggingface.co supports a free trial of the TinyWand-SFT model, and also provides paid use of the TinyWand-SFT. Support call TinyWand-SFT model through api, including Node.js, Python, http.
TinyWand-SFT huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates TinyWand-SFT's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of TinyWand-SFT, you can try TinyWand-SFT online for free by clicking the link below.
maywell TinyWand-SFT online free url in huggingface.co:
TinyWand-SFT is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find TinyWand-SFT on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of TinyWand-SFT install, users can directly use TinyWand-SFT installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.