README.md

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library_name: transformers
license: apache-2.0
datasets:
- rhaymison/mental-health-qa
language:
- pt
pipeline_tag: text-generation
base_model: rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b
tags:
- health
- portuguese
---

# Mistral-portuguese-luana-7b-mental-health

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/rhaymisonbetini/huggphotos/main/luana-hel.jpeg"  width="50%" style="margin-left:'auto' margin-right:'auto' display:'block'"/>
</p>


Luana Mental health is a tuned model of the Luana-7b based on the Mistral 7b architecture.
The model was adjusted to address topics such as depression, problems at work, mental health, problems with studies, drugs and others.



# How to use

You can use the model in its normal form up to 4-bit quantization. Below we will use both approaches.
Remember that verbs are important in your prompt. Tell your model how to act or behave so that you can guide them along the path of their response. 
Important points like these help models (even smaller models like 7b) to perform much better.

```python
!pip install -q -U transformers
!pip install -q -U accelerate
!pip install -q -U bitsandbytes

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-mental-health", device_map= {"": 0})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/Mistral-portuguese-luana-7b-mental-health")
model.eval()

```

You can use with Pipeline but in this example i will use such as Streaming
```python

inputs = tokenizer([f"""<s>Aja como um conselheira de pessoas que estão passandos por dificuldades.
Responda sempre de maneira educada e procure ajudar as pessoas.
[INST] Olá, estou tendo muitos problemas pessoais, briga com meus pais. Tenho tido problemas no trabalho. Preciso de ajuda[/INST]"""], return_tensors="pt")

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)


#Olá, estou aqui para ajudá-lo. É normal enfrentar problemas pessoais, mas é importante buscar ajuda.
#Vamos conversar sobre suas brigas com seus pais e como podemos resolver isso. Além disso, vamos falar sobre seus problemas no trabalho e como podemos encontrar
#soluções para isso. Você não está sozinho, estou aqui para ajudá-lo. Vamos começar a encontrar maneiras de lidar com essas questões.
#Você gostaria de começar falando sobre sua situação com seus pais?
#Ou talvez queremos começar falando sobre seus problemas no trabalho? O que você acha melhor? Você pode me contar mais sobre isso?
#Estou aqui para ajudá-lo.

```

```python

inputs = tokenizer([f"""<s>Aja como um conselheira de pessoas que estão passandos por dificuldades.
Responda sempre de maneira educada e procure ajudar as pessoas.
[INST] Minha esposa pensa em me deixar, meu chefe só briga comigo no trabalho. Eu estou pensando em tirar minha vida... Não sei mais o que fazer [/INST]"""], return_tensors="pt")

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)


#Sinto muito por tudo o que você está passando. É importante que você saiba que não está sozinho e que existem pessoas dispostas a ajudá-lo.
#A primeira coisa que você pode fazer é procurar ajuda profissional, como terapia ou aconselhamento.
#É importante falar sobre seus sentimentos e pensamentos com alguém que possa oferecer suporte e orientação.
#Além disso, é fundamental buscar ajuda de emergência se você estiver tendo pensamentos suicidas.
#Lembre-se de que a vida é valiosa e que existem maneiras de superar os desafios.
#Você merece apoio e cuidado. Não hesite em buscar ajuda.
#Você não está sozinho nessa jornada.

```

# 4bits

```python
from transformers import BitsAndBytesConfig
import torch
nb_4bit_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    base_model,
    quantization_config=bnb_config,
    device_map={"": 0}
)

```


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