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@@ -14,6 +14,74 @@ model-index:
 <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
 should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
 
+# Install
+```bash
+pip install peft transformers bitsandbytes
+```
+# Run by transformers
+```python
+from transformers import TextStreamer, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from peft import PeftModel
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf",)
+mis_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf", load_in_4bit = True)
+mis_model = PeftModel.from_pretrained(mis_model, "svjack/DPO_ZH_RJ_EN_ORPO_Mistral7B_v2_lora_small")
+mis_model = mis_model.eval()
+
+streamer = TextStreamer(tokenizer)
+
+def mistral_hf_predict(prompt, mis_model = mis_model,
+    tokenizer = tokenizer, streamer = streamer,
+    do_sample = True,
+    top_p = 0.95,
+    top_k = 40,
+    max_new_tokens = 512,
+    max_input_length = 3500,
+    temperature = 0.9,
+    repetition_penalty = 1.0,
+    device = "cuda"):
+    messages = [
+        {"role": "user", "content": prompt[:max_input_length]}
+    ]
+
+    encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
+    model_inputs = encodeds.to(device)
+
+    generated_ids = mis_model.generate(model_inputs, max_new_tokens=max_new_tokens,
+                                do_sample=do_sample,
+                                  streamer = streamer,
+                                  top_p = top_p,
+                                  top_k = top_k,
+                                  temperature = temperature,
+                                  repetition_penalty = repetition_penalty,
+                                  )
+    out = tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0].split("[/INST]")[-1].replace("</s>", "").strip()
+    return out
+
+out = mistral_hf_predict("如何对语料进行有效的翻译？",
+                        repetition_penalty = 1.1,
+                        temperature = 0.01,
+                        max_new_tokens=1024
+                        )
+print(out)
+```
+
+# Output 
+```txt
+当然，我很乐意帮助您了解如何有效地将语料翻译成英语。以下是一些关于这个主题的建议：
+
+1. 选择适合您目标受众和需求的翻译服务。有许多可用的翻译服务，包括机器翻译、人工翻译和混合翻译。根据您的预算、时间限制和质量要求来决定最适合您的选项。
+2. 准备好您的语料。确保您的文本清晰、简洁并且符合您的目标受众。这样做可以使翻译过程更加容易，并提高质量。
+3. 选择一个专业的翻译服务。确保您选择一个具有良好声誉和经验的翻译服务。查看他们的客户评论、证书和凭证，以确保他们能够为您提供高质量的翻译。
+4. 提供详细的指导方针。向翻译服务提供关于您的目标受众、风格和任何特殊要求的信息。这可以帮助翻译服务更好地理解您的需求，并提供更准确和相应的翻译。
+5. 审查翻译。请随时审查翻译，并与翻译服务沟通以确保它满足您的需求。这可以帮助您确保翻译准确、清楚并符合您的目标受众。
+6. 考虑修改。在审查翻译后，考虑修改以符合您的风格和需求。这可以帮助您创造一个独特的内容，同时保持其准确性。
+7. 测试翻译。在发布之前，测试您的翻译，以确保它在不同设备上都显示得正确。这可以帮助您避免任何错误或问题。
+8. 记录翻译。记录您的翻译，以便您可以在未来重新使用。这可以节省时间和金钱，并确保您的内容始终是准确的。
+9. 跟踪翻译的进展。跟踪您的翻译的进展，以确保它按计划完成。这可以帮助您避免任何延迟或问题。
+10. 评估翻译的质量。评估您的翻译的质量，以确保它符合您的需求。这可以帮助您确保您的内容准确、清楚并符合您的目标受众。
+
+```
+
 # train_2024-05-16-11-01-44
 
 This model is a fine-tuned version of [alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf](https://huggingface.co/alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf) on the dpo_zh_reject_en dataset.