Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
@@ -2,7 +2,7 @@
|
|
2 |
import torch
|
3 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
|
4 |
|
5 |
-
model_id = '
|
6 |
|
7 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
|
8 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
@@ -10,17 +10,17 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
|
10 |
torch_dtype=torch.bfloat16,
|
11 |
device_map="auto",
|
12 |
)
|
13 |
-
instruction = "
|
14 |
|
15 |
messages = [
|
16 |
{"role": "user", "content": f"{instruction}"}
|
17 |
]
|
18 |
|
19 |
-
|
20 |
-
messages,
|
21 |
-
|
22 |
-
|
23 |
-
|
24 |
|
25 |
terminators = [
|
26 |
tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|end_of_text|>"),
|
@@ -28,58 +28,22 @@ terminators = [
|
|
28 |
]
|
29 |
|
30 |
outputs = model.generate(
|
31 |
-
|
32 |
-
max_new_tokens=
|
33 |
eos_token_id=terminators,
|
34 |
do_sample=True,
|
35 |
temperature=0.6,
|
36 |
top_p=0.9
|
37 |
)
|
38 |
|
39 |
-
print(tokenizer.decode(outputs[0][
|
40 |
```
|
41 |
```
|
42 |
-
|
43 |
-
|
44 |
-
### 서울 관광 코스: 문화와 역사, 현대와 전통을 한 곳에
|
45 |
-
|
46 |
-
#### 1. 인사동
|
47 |
-
- **가장 먼저 방문할 곳:** 인사동
|
48 |
-
- **추천 관광지:**
|
49 |
-
- **인사동 상상공원:** 서울에서 가장 인기가 있는 상상공원 중 하나로, 다양한 상점과 식당들이 모여 있어 관광객에게 인기가 많습니다.
|
50 |
-
- **인사동 가게:** 다양한 음식점과 카페, 전통 가게들이 모여 있어 다양한 맛을 즐길 수 있습니다.
|
51 |
-
|
52 |
-
#### 2. 명동
|
53 |
-
- **가장 먼저 방문할 곳:** 명동
|
54 |
-
- **추천 관광지:**
|
55 |
-
- **명동 광장:** 서울에서 가장 유명한 광장 중 하나로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
|
56 |
-
- **명동 가게:** 전통 음식점, 카페, 전통 가게들이 모여 있어 다양한 맛을 즐길 수 있습니다.
|
57 |
-
|
58 |
-
#### 3. 홍대
|
59 |
-
- **가장 먼저 방문할 곳:** 홍대
|
60 |
-
- **추천 관광지:**
|
61 |
-
- **홍대 광장:** 홍대는 서울의 대표적인 청년 문화와 nightlife가 있는 지역으로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
|
62 |
-
- **홍대 가게:** 다양한 음식점, 카페, 클럽, 카페가 모여 있어 다양한 경험을 즐길 수 있습니다.
|
63 |
-
|
64 |
-
#### 4. 서울의 전통 district
|
65 |
-
- **가장 먼저 방문할 곳:** 중동, 경복궁, 경복궁 광장
|
66 |
-
- **추천 관광지:**
|
67 |
-
- **중동:** 전통의 재현을 통해 서울의 역사와 문화를 경험할 수 있는 곳으로, 다양한 전통 가게와 음식점이 모여 있습니다.
|
68 |
-
- **경복궁:** 서울의 역사와 문화를 경험할 수 있는 곳으로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
|
69 |
-
- **경복궁 광장:** 서울에서 가장 큰 광장 중 하나로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
|
70 |
|
71 |
-
|
72 |
-
- **가장 먼저 방문할 곳:** 강남, 세종대도
|
73 |
-
- **추천 관광지:**
|
74 |
-
- **강남:** 서울의 현대가로, 다양한 상업 거리와 관광지들이 모여 있습니다.
|
75 |
-
- **세종대도:** 서울의 현대가로, 다양한 상업 거리와 관광지들이 모여 있습니다.
|
76 |
|
77 |
-
|
78 |
-
1. **인사동:** 상상공원, 인사동 가게
|
79 |
-
2. **명동:** 명동 광장, 명동 가게
|
80 |
-
3. **홍대:** 홍대 광장, 홍대 가게
|
81 |
-
4. **서울의 전통 district:** 중동, 경복궁, 경복궁 광장
|
82 |
-
5. **서울의 현대가:** 강남, 세종대도
|
83 |
|
84 |
-
|
85 |
```
|
|
|
2 |
import torch
|
3 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
|
4 |
|
5 |
+
model_id = 'Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B'
|
6 |
|
7 |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
|
8 |
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
|
|
|
10 |
torch_dtype=torch.bfloat16,
|
11 |
device_map="auto",
|
12 |
)
|
13 |
+
instruction = "철수가 20개의 연필을 가지고 있었는데 영희가 절반을 가져가고 민수가 남은 5개를 가져갔으면 철수에게 남은 연필의 갯수는 몇개인가요?"
|
14 |
|
15 |
messages = [
|
16 |
{"role": "user", "content": f"{instruction}"}
|
17 |
]
|
18 |
|
19 |
+
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
|
20 |
+
messages,
|
21 |
+
add_generation_prompt=True,
|
22 |
+
return_tensors="pt"
|
23 |
+
).to(model.device)
|
24 |
|
25 |
terminators = [
|
26 |
tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|end_of_text|>"),
|
|
|
28 |
]
|
29 |
|
30 |
outputs = model.generate(
|
31 |
+
input_ids,
|
32 |
+
max_new_tokens=1024,
|
33 |
eos_token_id=terminators,
|
34 |
do_sample=True,
|
35 |
temperature=0.6,
|
36 |
top_p=0.9
|
37 |
)
|
38 |
|
39 |
+
print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
|
40 |
```
|
41 |
```
|
42 |
+
철수가 20개의 연필을 가지고 있었고 영희가 절반을 가져가면, 영희가 가져간 연필의 갯수는 20 / 2 = 10개입니다.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
43 |
|
44 |
+
이제 철수가 남은 연필의 갯수를 계산해보겠습니다. 영희가 10개를 가져간 후 철수가 남은 연필의 갯수는 20 - 10 = 10개입니다.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
45 |
|
46 |
+
민수가 남은 5개를 가져갔으므로, 철수가 남은 연필의 갯수는 10 - 5 = 5개입니다.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
47 |
|
48 |
+
따라서 철수가 남은 연필의 갯수는 5개입니다.
|
49 |
```
|