Bllossom
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llama-3.2-Korean-Bllossom-3B

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-library_name: transformers
-tags: []
----
-# Model Card for Model ID
-<!-- Provide a quick summary of what the model is/does. -->
-## Model Details
-### Model Description
-<!-- Provide a longer summary of what this model is. -->
-This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.
-- **Developed by:** [More Information Needed]
-- **Funded by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Shared by [optional]:** [More Information Needed]
-- **Model type:** [More Information Needed]
-- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed]
-- **License:** [More Information Needed]
-- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed]
-### Model Sources [optional]
-<!-- Provide the basic links for the model. -->
-- **Repository:** [More Information Needed]
-- **Paper [optional]:** [More Information Needed]
-- **Demo [optional]:** [More Information Needed]
-## Uses
-<!-- Address questions around how the model is intended to be used, including the foreseeable users of the model and those affected by the model. -->
-### Direct Use
-<!-- This section is for the model use without fine-tuning or plugging into a larger ecosystem/app. -->
-[More Information Needed]
-### Downstream Use [optional]
-<!-- This section is for the model use when fine-tuned for a task, or when plugged into a larger ecosystem/app -->
-[More Information Needed]
-### Out-of-Scope Use
-<!-- This section addresses misuse, malicious use, and uses that the model will not work well for. -->
-[More Information Needed]
-## Bias, Risks, and Limitations
-<!-- This section is meant to convey both technical and sociotechnical limitations. -->
-[More Information Needed]
-### Recommendations
-<!-- This section is meant to convey recommendations with respect to the bias, risk, and technical limitations. -->
-Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.
-## How to Get Started with the Model
-Use the code below to get started with the model.
-[More Information Needed]
-## Training Details
-### Training Data
-<!-- This should link to a Dataset Card, perhaps with a short stub of information on what the training data is all about as well as documentation related to data pre-processing or additional filtering. -->
-[More Information Needed]
-### Training Procedure
-<!-- This relates heavily to the Technical Specifications. Content here should link to that section when it is relevant to the training procedure. -->
-#### Preprocessing [optional]
-[More Information Needed]
-#### Training Hyperparameters
-- **Training regime:** [More Information Needed] <!--fp32, fp16 mixed precision, bf16 mixed precision, bf16 non-mixed precision, fp16 non-mixed precision, fp8 mixed precision -->
-#### Speeds, Sizes, Times [optional]
-<!-- This section provides information about throughput, start/end time, checkpoint size if relevant, etc. -->
-[More Information Needed]
-## Evaluation
-<!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
-### Testing Data, Factors & Metrics
-#### Testing Data
-<!-- This should link to a Dataset Card if possible. -->
-[More Information Needed]
-#### Factors
-<!-- These are the things the evaluation is disaggregating by, e.g., subpopulations or domains. -->
-[More Information Needed]
-#### Metrics
-<!-- These are the evaluation metrics being used, ideally with a description of why. -->
-[More Information Needed]
-### Results
-[More Information Needed]
-#### Summary
-## Model Examination [optional]
-<!-- Relevant interpretability work for the model goes here -->
-[More Information Needed]
-## Environmental Impact
-<!-- Total emissions (in grams of CO2eq) and additional considerations, such as electricity usage, go here. Edit the suggested text below accordingly -->
-Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700).
-- **Hardware Type:** [More Information Needed]
-- **Hours used:** [More Information Needed]
-- **Cloud Provider:** [More Information Needed]
-- **Compute Region:** [More Information Needed]
-- **Carbon Emitted:** [More Information Needed]
-## Technical Specifications [optional]
-### Model Architecture and Objective
-[More Information Needed]
-### Compute Infrastructure
-[More Information Needed]
-#### Hardware
-[More Information Needed]
-#### Software
-[More Information Needed]
-## Citation [optional]
-<!-- If there is a paper or blog post introducing the model, the APA and Bibtex information for that should go in this section. -->
-**BibTeX:**
-[More Information Needed]
-**APA:**
-[More Information Needed]
-## Glossary [optional]
-<!-- If relevant, include terms and calculations in this section that can help readers understand the model or model card. -->
-[More Information Needed]
-## More Information [optional]
-[More Information Needed]
-## Model Card Authors [optional]
-[More Information Needed]
-## Model Card Contact
-[More Information Needed]

+```python
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+model_id = 'MLP-KTLim/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B'
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_id,
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device_map="auto",
+)
+instruction = "서울의 유명한 관광 코스를 만들어줄래?"
+messages = [
+    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
+    ]
+chat_template = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages, tokenize=False
+)
+tokend = tokenizer(chat_template, return_tensors='pt').to(model.device)
+terminators = [
+    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|end_of_text|>"),
+    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
+]
+outputs = model.generate(
+    **tokend,
+    max_new_tokens=2048,
+    eos_token_id=terminators,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.6,
+    top_p=0.9
+)
+print(tokenizer.decode(outputs[0][tokend.input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
+```
+```
+assistant로, 서울의 유명한 관광지와 함께 추천해 드릴게요. 서울은 다양한 문화, 역사, 음식, 예술 등 다양한 경험을 제공하는 도시입니다. 다음은 서울의 대표적인 관광 코스를 추천해 드리겠습니다.
+### 서울 관광 코스: 문화와 역사, 현대와 전통을 한 곳에
+#### 1. 인사동
+- **가장 먼저 방문할 곳:** 인사동
+- **추천 관광지:**
+  - **인사동 상상공원:** 서울에서 가장 인기가 있는 상상공원 중 하나로, 다양한 상점과 식당들이 모여 있어 관광객에게 인기가 많습니다.
+  - **인사동 가게:** 다양한 음식점과 카페, 전통 가게들이 모여 있어 다양한 맛을 즐길 수 있습니다.
+#### 2. 명동
+- **가장 먼저 방문할 곳:** 명동
+- **추천 관광지:**
+  - **명동 광장:** 서울에서 가장 유명한 광장 중 하나로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
+  - **명동 가게:** 전통 음식점, 카페, 전통 가게들이 모여 있어 다양한 맛을 즐길 수 있습니다.
+#### 3. 홍대
+- **가장 먼저 방문할 곳:** 홍대
+- **추천 관광지:**
+  - **홍대 광장:** 홍대는 서울의 대표적인 청년 문화와 nightlife가 있는 지역으로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
+  - **홍대 가게:** 다양한 음식점, 카페, 클럽, 카페가 모여 있어 다양한 경험을 즐길 수 있습니다.
+#### 4. 서울의 전통 district
+- **가장 먼저 방문할 곳:** 중동, 경복궁, 경복궁 광장
+- **추천 관광지:**
+  - **중동:** 전통의 재현을 통해 서울의 역사와 문화를 경험할 수 있는 곳으로, 다양한 전통 가게와 음식점이 모여 있습니다.
+  - **경복궁:** 서울의 역사와 문화를 경험할 수 있는 곳으로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
+  - **경복궁 광장:** 서울에서 가장 큰 광장 중 하나로, 다양한 관광객들이 모여서 관광하기 좋습니다.
+#### 5. 서울의 현대가
+- **가장 먼저 방문할 곳:** 강남, 세종대도
+- **추천 관광지:**
+  - **강남:** 서울의 현대가로, 다양한 상업 거리와 관광지들이 모여 있습니다.
+  - **세종대도:** 서울의 현대가로, 다양한 상업 거리와 관광지들이 모여 있습니다.
+### 서울 관광 코스 요약
+1. **인사동:** 상상공원, 인사동 가게
+2. **명동:** 명동 광장, 명동 가게
+3. **홍대:** 홍대 광장, 홍대 가게
+4. **서울의 전통 district:** 중동, 경복궁, 경복궁 광장
+5. **서울의 현대가:** 강남, 세종대도
+이 관광 코스는 서울의 다양한 문화와 역사, 현대와 전통을 한 곳에 모아두고 있습니다. 다양한 경험을 즐길 수 있는 다양한 관광지들이 포함되어 있어, 서울을 방문하는 것을 추천합니다.
+```