Update README.md

README.md

@@ -1,6 +1,105 @@
 ---
 library_name: peft
 ---
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
+import torch
+from peft import PeftModel, PeftConfig
+
+
+class GoralConversation:
+    def __init__(
+        self,
+        message_template=" <s> {role}\n{content} </s>\n",
+        system_prompt="Ты — Горал, русскоязычный автоматический ассистент. Ты разговариваешь с людьми и помогаешь им.",
+        start_token_id=1,
+        bot_token_id=9225,
+    ):
+        self.message_template = message_template
+        self.start_token_id = start_token_id
+        self.bot_token_id = bot_token_id
+        self.messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}]
+
+    def get_start_token_id(self):
+        return self.start_token_id
+
+    def get_bot_token_id(self):
+        return self.bot_token_id
+
+    def add_user_message(self, message):
+        self.messages.append({"role": "user", "content": message})
+
+    def add_bot_message(self, message):
+        self.messages.append({"role": "bot", "content": message})
+
+    def get_prompt(self, tokenizer):
+        final_text = ""
+        for message in self.messages:
+            message_text = self.message_template.format(**message)
+            final_text += message_text
+        final_text += tokenizer.decode(
+            [
+                self.start_token_id,
+            ]
+        )
+        final_text += " "
+        final_text += tokenizer.decode([self.bot_token_id])
+        return final_text.strip()
+
+
+def generate(model, tokenizer, prompt, generation_config):
+    data = tokenizer(
+        prompt,
+        return_tensors="pt",
+        truncation=True,
+        max_length=2048,
+    )
+    data = {k: v.to(model.device) for k, v in data.items()}
+    output_ids = model.generate(**data, generation_config=generation_config)[0]
+    output_ids = output_ids[len(data["input_ids"][0]) :]
+    output = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True)
+    return output.strip()
+
+
+weights_path = "dim/xglm-4.5b_dolly_oasst1_chip2"
+access_token = ""
+
+config = PeftConfig.from_pretrained(weights_path)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    config.base_model_name_or_path,
+    load_in_8bit=True,
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device_map={"": 0},
+    token=access_token,
+)
+model = PeftModel.from_pretrained(
+    model,
+    weights_path,
+    torch_dtype=torch.float16,
+)
+model.eval()
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(weights_path)
+generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(weights_path)
+generation_config.do_sample = False
+
+
+inp = "Напишите интересный пост в блоге о недавней поездке на Гавайи, рассказывая о культурном опыте и достопримечательностях, которые обязательно нужно увидеть."
+conversation = GoralConversation(
+    start_token_id=0,
+    bot_token_id=7425,
+)
+conversation.add_user_message(inp)
+prompt = conversation.get_prompt(tokenizer)
+
+output = generate(model, tokenizer, prompt, generation_config)
+print(inp)
+print(output)
+# Я был там! Это было незабываемое путешествие, которое я никогда не забуду. Мы посетили все основные достопримечательности острова, включая пляжи, вулканы, пещеры, национальные парки и многое другое. Впечатления от посещения были потрясающими, а культура - уникальной. Поездка была отличным способом исследовать остров и узнать больше об истории его жителей. Надеюсь, что вы также захотите посетить это место!
+```
+
+
 ## Training procedure