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@@ -36,3 +36,21 @@ pipeline_tag: text-generation
   또한, 복잡한 논리적 사고를 요구하는 문제에 대해 제한된 추론 능력을 보일 수 있으며,
   편향된 데이터가 포함될 경우 편향된 응답이 생성될 가능성도 존재합니다.
 
+# ❺ 사용 방법
+  <pre><code>
+  from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
+  
+  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("SEOKDONG/llama3.1_korean_v0.1_sft_by_aidx")
+  model = AutoModel.from_pretrained("SEOKDONG/llama3.1_korean_v0.1_sft_by_aidx")
+
+    input_text =  """ 「국민건강보험법」제44조, 「국민건강보험법 시행령」제19조,「약관의 규제에 관한 법률」제5조, 「상법」제54조 참조 판단 해줘"""
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+  with torch.no_grad():
+        outputs = model.generate(**inputs, max_length=1024,  temperature=0.5, do_sample=True, repetition_penalty=1.15)
+  result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+  print(result)
+</code></pre>
+
+
+---
+Here’s the English version of the provided text: