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  LLM-JP-3-13B ファインチューニングモデル
2
 
3
  # モデル詳細
@@ -16,7 +26,7 @@ pip install -U bitsandbytes transformers accelerate datasets peft
16
 
17
  # 使用方法
18
  以下は、モデルの基本的な使用例です(python):
19
-
20
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
21
  from peft import PeftModel, LoraConfig
22
  import torch
@@ -85,3 +95,4 @@ with torch.no_grad():
85
 
86
  response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
87
  print(response)
 
 
1
+ ---
2
+ language:
3
+ - ja
4
+ - en
5
+ tags:
6
+ - llm
7
+ - question answering
8
+ - text generation
9
+ ---
10
+
11
  LLM-JP-3-13B ファインチューニングモデル
12
 
13
  # モデル詳細
 
26
 
27
  # 使用方法
28
  以下は、モデルの基本的な使用例です(python):
29
+ ```
30
  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
31
  from peft import PeftModel, LoraConfig
32
  import torch
 
95
 
96
  response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
97
  print(response)
98
+ ```