模型卡片

概述

该模型是使用 H2O LLM Studio 进行训练的。

基础模型： tiiuae/falcon-7b
数据集准备： OpenAssistant/oasst1 个性化

用法

要在启用GPU的计算机上使用 transformers 库和模型，请确保已安装 transformers、accelerate、torch 和 einops 库。

pip install transformers==4.29.2
pip install accelerate==0.19.0
pip install torch==2.0.0
pip install einops==0.6.1

import torch
from transformers import AutoTokenizer, pipeline


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-falcon-7b-v3",
    use_fast=False,
    padding_side="left",
    trust_remote_code=True,
)

generate_text = pipeline(
    model="h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-falcon-7b-v3",
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.float16,
    trust_remote_code=True,
    use_fast=False,
    device_map={"": "cuda:0"},
)

res = generate_text(
    "Why is drinking water so healthy?",
    min_new_tokens=2,
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=False,
    num_beams=1,
    temperature=float(0.3),
    repetition_penalty=float(1.2),
    renormalize_logits=True
)
print(res[0]["generated_text"])

您可以在预处理步骤之后打印一个示例提示，以查看其如何被输入到分词器中：

print(generate_text.preprocess("Why is drinking water so healthy?")["prompt_text"])

<|prompt|>Why is drinking water so healthy?<|endoftext|><|answer|>

或者，您可以下载 h2oai_pipeline.py 文件，将其存储在您的笔记本旁边，并根据加载的模型和分词器构建自己的流水线：

import torch
from h2oai_pipeline import H2OTextGenerationPipeline
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-falcon-7b-v3",
    use_fast=False,
    padding_side="left",
    trust_remote_code=True,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-falcon-7b-v3",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map={"": "cuda:0"},
    trust_remote_code=True,
)
generate_text = H2OTextGenerationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer)

res = generate_text(
    "Why is drinking water so healthy?",
    min_new_tokens=2,
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=False,
    num_beams=1,
    temperature=float(0.3),
    repetition_penalty=float(1.2),
    renormalize_logits=True
)
print(res[0]["generated_text"])

您还可以自行从加载的模型和分词器构建流水线，并考虑预处理步骤：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "h2oai/h2ogpt-gm-oasst1-en-2048-falcon-7b-v3"  # either local folder or huggingface model name
# Important: The prompt needs to be in the same format the model was trained with.
# You can find an example prompt in the experiment logs.
prompt = "<|prompt|>How are you?<|endoftext|><|answer|>"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    model_name,
    use_fast=False,
    trust_remote_code=True,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map={"": "cuda:0"},
    trust_remote_code=True,
)
model.cuda().eval()
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to("cuda")

# generate configuration can be modified to your needs
tokens = model.generate(
    **inputs,
    min_new_tokens=2,
    max_new_tokens=1024,
    do_sample=False,
    num_beams=1,
    temperature=float(0.3),
    repetition_penalty=float(1.2),
    renormalize_logits=True
)[0]

tokens = tokens[inputs["input_ids"].shape[1]:]
answer = tokenizer.decode(tokens, skip_special_tokens=True)
print(answer)

模型架构

RWForCausalLM(
  (transformer): RWModel(
    (word_embeddings): Embedding(65024, 4544)
    (h): ModuleList(
      (0-31): 32 x DecoderLayer(
        (input_layernorm): LayerNorm((4544,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
        (self_attention): Attention(
          (maybe_rotary): RotaryEmbedding()
          (query_key_value): Linear(in_features=4544, out_features=4672, bias=False)
          (dense): Linear(in_features=4544, out_features=4544, bias=False)
          (attention_dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
        )
        (mlp): MLP(
          (dense_h_to_4h): Linear(in_features=4544, out_features=18176, bias=False)
          (act): GELU(approximate='none')
          (dense_4h_to_h): Linear(in_features=18176, out_features=4544, bias=False)
        )
      )
    )
    (ln_f): LayerNorm((4544,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
  )
  (lm_head): Linear(in_features=4544, out_features=65024, bias=False)
)

模型配置

该模型是使用H2O LLM Studio训练的，并使用 cfg.yaml 中的配置。访问 H2O LLM Studio 了解如何训练自己的大语言模型。

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作者:

H2O.ai

数据集大小:

13.45 GB