stockmark-13b-AWQ-calib-ja
stockmarkさんが公開している、stockmark-13bを、 日本語のキャリブレーションセットで生成したAWQモデルになります。
キャリブレーションセットはizumi-lab/wikipedia-ja-20230720から、
300ほどランダムサンプリングしたものと、
ELYZA-tasks-100のinput/outputを計200ほど追加しています。
mmnga/wikipedia-ja-20230720-1k
colabではA100でのみ実行できます
モデル一覧
GPTQ
mmnga/stockmark-13b-GPTQ-calib-ja-1k
AWQ
mmnga/stockmark-13b-AWQ-calib-ja
GGUF
Usage
pip install autoawq transformers
from awq import AutoAWQForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer, TextStreamer
model_name_or_path = "mmnga/stockmark-13b-AWQ-calib-ja"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoAWQForCausalLM.from_quantized(model_name_or_path, safetensors=True)
prompt = """今日の晩御飯をご紹介します。"""
tokens = tokenizer(
prompt,
return_tensors='pt'
).input_ids.cuda()
# Generate output
generation_output = model.generate(
tokens,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_p=0.95,
top_k=40,
max_new_tokens=128
)
print(tokenizer.decode(generation_output[0]))