hf_gemma3_4b_9-checkpoint-55000

이 모델은 Gemma3 4B 모델을 파인튜닝한 체크포인트입니다.

모델 정보

• 베이스 모델: hf_gemma3_4b_9
• 체크포인트: checkpoint-55000
• 모델 크기: 4B parameters
• 타입: Causal Language Model
• 라이선스: Apache 2.0

사용 방법

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "NTIS/hf_gemma3_4b_9-checkpoint-55000"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# 텍스트 생성
text = "안녕하세요"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs, 
    max_length=100, 
    do_sample=True, 
    temperature=0.7,
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

훈련 정보

• 이 체크포인트는 특정 스텝에서 저장된 모델입니다
• 성능은 체크포인트마다 다를 수 있습니다

주의사항

• 이 모델은 연구/실험 목적으로 제공됩니다
• 상업적 사용 전에 라이선스를 확인하세요
• GPU 메모리가 충분한지 확인하세요 (최소 8GB 권장)