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---
language:
- ja
license: apache-2.0
tags:
- text-generation-inference
- transformers
- trl
- mistral
datasets:
- sakusakumura/databricks-dolly-15k-ja-scored
- nu-dialogue/jmultiwoz
- kunishou/amenokaku-code-instruct
- HachiML/alpaca_jp_python
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
---
# Uploaded model
- **Developed by:** taoki
- **License:** apache-2.0
- **Finetuned from model :** mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
# Usage
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
"taoki/Mistral-7B-Instruct-v0.3_lora_jmultiwoz-dolly-amenokaku-alpaca_jp_python"
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"taoki/Mistral-7B-Instruct-v0.3_lora_jmultiwoz-dolly-amenokaku-alpaca_jp_python"
)
if torch.cuda.is_available():
model = model.to("cuda")
prompt="""[INST] OpenCVを用いて定点カメラから画像を保存するコードを示してください。 [/INST]"""
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
**input_ids,
max_new_tokens=512,
do_sample=True,
top_p=0.9,
temperature=0.2,
repetition_penalty=1.1,
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
```
# Output
````
<s>[INST] OpenCVを用いて定点カメラから画像を保存するコードを示してください。 [/INST]```python
import cv2
# カメラの設定
cap = cv2.VideoCapture(0)
# フレーム数
frame_count = 10
# 画像の保存
for i in range(frame_count):
# フレームの取得
ret, frame = cap.read()
# 画像の保存
cv2.imwrite('image_{}.jpg'.format(i), frame)
# カメラの終了
cap.release()
```</s>
```` |