File size: 3,987 Bytes
4e130db 97435d4 4e130db 97435d4 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 |
---
library_name: transformers
model_name: LDAI-1.5-ANIU
base_model:
- Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct
language:
- ru
license: apache-2.0
---
# LDAI-1.5-ANIU
Модель предназначена для подбора аниме под предпочтения пользователей. LDAI-1.5-ANIU используется на сайте https://aniu.lakomoor.com
## Обучение:
Для обучения модели мы собрали датасет, основанный на данных с Aniu.
В качестве генерации синтетического датасета использовались модели [Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24](https://huggingface.co/Vikhrmodels/Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24) и [Hermes-3-Llama-3.1-8B](https://huggingface.co/NousResearch/Hermes-3-Llama-3.1-8B), а за основу была взята модель [Qwen2.5-1.5B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct).
Использовался метод SFT для обучения модели.
Создание синтетического датасета и обучение модели потребовали около 120 часов работы на двух Nvidia Tesla P40 24GB.
## Пример кода для запуска:
**Рекомендуемая пареметры для генерации:**.
- temperature 0.3
- top_k 0
- top_p 1.0
***
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "LakoMoor/LDAI-1.5-ANIU"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Подготовка входного текста
input_text = "Семейное аниме для детей 8-12 лет"
messages = [
{"role": "system", "content": 'Вы модель "ldai-1.5-aniu", эксперт по подбору аниме на сайте Aniu. Пользователи описывают свои предпочтения, и ты рекомендуешь аниме, соответствующее их запросу. Учитывай жанры, возраст, предпочитаемый стиль и студию, а также добавляй краткое описание сюжета и полезные советы.'},
{"role": "user", "content": input_text},
]
# Токенизация и генерация текста
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, truncation=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
output = model.generate(
input_ids,
max_length=512,
temperature=0.3,
num_return_sequences=1,
no_repeat_ngram_size=2,
top_k=0,
top_p=1.0,
)
# Декодирование и вывод результата
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
```
***
#### Ответ модели:
>{
> "title_ru": "Покемон: Современное поколение - Лукарио и загадка Мью",
> "title_alt": [
> "Pokemon: Lucario and the Mystery of Mew",
> "Gekijouban Pocket Monsters Advanced Generation: Myuu to Hadou no Yuusha Lucario",
> "Pokemon Movie 8"
> ],
> "year": 2010,
> "genres": [
> "детское",
> "экшен",
> "приключения",
> "драма",
> "фэнтези"
> ],
> "studio": "OLM",
> "author": "Кэти Пилон",
> "message": "Рекомендуем посмотреть аниме 'Покемон: Современное поколение - Лукарио и загадка Мью'. Это увлекательная история о приключениях в мире покемонов. Найдите его на сайте Aniu."
>}
### Ссылки
- [LakoMoor](https://t.me/lakomoordev)
- [Aniu](https://aniu.su/) |