README.md

---
base_model:
- mistralai/Mistral-7B-v0.3
datasets:
- wikimedia/wikipedia
- FreedomIntelligence/alpaca-gpt4-arabic
language:
- ar
- en
license: apache-2.0
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- unsloth
- mistral
- trl
---

Experimenting with pre-training Arabic language + finetuning on instructions using the quantized model `mistralai/Mistral-7B-v0.3` from `unsloth`. First time trying pre-training, expect issues and low quality outputs. The repo contains the merged, quantized model and a GGUF format.

See [spaces demo](https://huggingface.co./spaces/nazimali/mistral-7b-v0.3-instruct-arabic) example.

### Example usage

#### llama-cpp-python

```python
from llama_cpp import Llama

inference_prompt = """فيما يلي تعليمات تصف مهمة. اكتب استجابة تكمل الطلب بشكل مناسب.

### تعليمات:
{}

### إجابة:
"""

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="nazimali/mistral-7b-v0.3-instruct-arabic",
	filename="Q4_K_M.gguf",
)

llm.create_chat_completion(
	messages = [
		{
			"role": "user",
			"content": inference_prompt.format("السلام عليكم كيف حالك؟")
		}
	]
)
```

#### llama.cpp

```shell
./llama-cli \
  --hf-repo "nazimali/mistral-7b-v0.3-instruct-arabic" \
  --hf-file Q4_K_M.gguf \
  -p "السلام عليكم كيف حالك؟" \
  --conversation
```

### Training

#### Pre-training data:

- `wikimedia/wikipedia`
- `20231101.ar`
- Used 6,096 rows, 0.05% of the total data

#### Finetuning data:

- `FreedomIntelligence/alpaca-gpt4-arabic`
- Used 49,969 rows, 100% of all the data

#### Finetuning instruction format:

```python
finetune_prompt = """فيما يلي تعليمات تصف مهمة. اكتب استجابة تكمل الطلب بشكل مناسب.

### تعليمات:
{}

### إجابة:
"""
```