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language: es
datasets:
- Xelta/response_mongo_text
metrics:
- accuracy
tags:
- llama
- 4bit
- lora
model-index:
- name: llama-2-7b-miniXelta
results:
- task:
type: text-generation
name: Text Generation
dataset:
name: response_mongo_text
type: Xelta/response_mongo_text
metrics:
- name: Accuracy
type: accuracy
value: 0.95 # Si tienes este dato
---
# Llama-2-7b-miniXelta
Este es un modelo ajustado a partir del modelo Llama-2-7b-chat-hf utilizando LoRA y precisión de 4 bits. Ha sido entrenado con el conjunto de datos `Xelta/response_mongo_text`.
## Uso
Puedes usar este modelo para generación de texto de la siguiente manera:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "username/llama-2-7b-miniXelta"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "Quiero inscribirme, soy Mattias y mi edad es 28 años"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
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