Update README.md

README.md

@@ -1,3 +1,101 @@
----
-license: mit
----
+---
+license: mit
+datasets:
+  - Egor-AI/Russian_thinking_dataset
+language:
+  - ru
+  - en
+base_model:
+  - t-tech/T-lite-it-1.0
+pipeline_tag: question-answering
+library_name: peft
+tags:
+  - cot
+  - thinking
+  - reflection
+  - o1
+---
+
+# Russian o1 / T-lite-it-1.0 GGUF
+
+https://huggingface.co/evilfreelancer/o1_t-lite-it-1.0_lora
+
+LoRA-адаптер для модели [T-lite-it-1.0](https://huggingface.co/t-tech/T-lite-it-1.0) обученный на
+датасете [Egor-AI/Russian_thinking_dataset](https://huggingface.co/datasets/Egor-AI/Russian_thinking_dataset) (машинный
+перевод на русский язык
+датасета [BintangFortuna/OpenO1-SFT-EN-SY](https://huggingface.co/datasets/BintangFortuna/OpenO1-SFT-EN-SY)).
+
+Обученная модель способна имитировать логические размышлению на русском языке по аналогии с тем, как
+это делает `o1` от `OpenAI`.
+
+Необходимо использовать следующего вида системный промт:
+
+```
+Вы — ИИ-помощник. Отформатируйте свои ответы следующим образом: <Thought> Ваши мысли (понимание, рассуждения) </Thought> <output> Ваш ответ </output>
+```
+
+W&B отчёт: https://api.wandb.ai/links/evilfreelancer/fd7kpwjx
+
+Обучение производилось при помощи утилиты [impruver](https://github.com/EvilFreelancer/impruver) используя конфигурацию
+[T-lite-it/7B_lora_thinking](https://github.com/EvilFreelancer/impruver/blob/main/recipes/configs/T-lite-it/7B_lora_thinking.yaml).
+
+На всё про всё ушло примерно 20 часов, при этом понадобилось 23Гб видеопамяти.
+
+```yaml
+output_dir: ./models/T-lite-it_7B_lora_thinking
+train_path: ./train.T-lite-it_7B_lora_thinking.jsonl
+val_path: ./val.T-lite-it_7B_lora_thinking.jsonl
+
+datasets:
+  - name: Egor-AI/Russian_thinking_dataset
+    converter: impruver.instruction_to_messages
+    add_global_bos: false
+    add_global_eos: false
+    mapping:
+      system: system
+      instruction: prompt
+      output: response
+
+model:
+  class: transformers.AutoModelForCausalLM
+  name: t-tech/T-lite-it-1.0
+  load_in_4bit: true
+  load_in_8bit: false
+  dtype: bf16
+
+lora:
+  r: 16
+  lora_alpha: 16
+  lora_dropout: 0
+  bias: none
+  target_modules: [ q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, down_proj, up_proj ]
+  task_type: CAUSAL_LM
+
+tokenizer:
+  class: transformers.AutoTokenizer
+  name: t-tech/T-lite-it-1.0
+  max_tokens_count: 1500
+
+trainer:
+  eval_strategy: steps
+  save_strategy: steps
+  eval_steps: 100
+  save_steps: 100
+  per_device_train_batch_size: 1
+  per_device_eval_batch_size: 1
+  gradient_accumulation_steps: 8
+  logging_steps: 10
+  learning_rate: 0.0004
+  num_train_epochs: 3
+  lr_scheduler_type: cosine
+  warmup_steps: 16
+  optim: adamw_torch_4bit
+  metric_for_best_model: eval_loss
+  load_best_model_at_end: true
+  save_total_limit: 2
+  seed: 42
+  remove_unused_columns: false
+  max_grad_norm: 1.0
+  weight_decay: 0.08
+  torch_compile: false
+```