QuantFactory/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1-GGUF

This is quantized version of ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1 created suign llama.cpp

Model Description

This model is a fully fine-tuned version of the "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct" model with a 30GB Turkish dataset.

The Cosmos LLaMa Instruct is designed for text generation tasks, providing the ability to continue a given text snippet in a coherent and contextually relevant manner. Due to the diverse nature of the training data, which includes websites, books, and other text sources, this model can exhibit biases. Users should be aware of these biases and use the model responsibly.

Transformers pipeline

import transformers
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen bir yapay zeka asistanısın. Kullanıcı sana bir görev verecek. Amacın görevi olabildiğince sadık bir şekilde tamamlamak. Görevi yerine getirirken adım adım düşün ve adımlarını gerekçelendir."},
    {"role": "user", "content": "Soru: Bir arabanın deposu 60 litre benzin alabiliyor. Araba her 100 kilometrede 8 litre benzin tüketiyor. Depo tamamen doluyken araba kaç kilometre yol alabilir?"},
]

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

Transformers AutoModelForCausalLM

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_id = "ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-Instruct-v0.1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen bir yapay zeka asistanısın. Kullanıcı sana bir görev verecek. Amacın görevi olabildiğince sadık bir şekilde tamamlamak. Görevi yerine getirirken adım adım düşün ve adımlarını gerekçelendir."},
    {"role": "user", "content": "Soru: Bir arabanın deposu 60 litre benzin alabiliyor. Araba her 100 kilometrede 8 litre benzin tüketiyor. Depo tamamen doluyken araba kaç kilometre yol alabilir?"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

Model Contact

COSMOS AI Research Group, Yildiz Technical University Computer Engineering Department
https://cosmos.yildiz.edu.tr/
cosmos@yildiz.edu.tr

---

license: llama3