Spaces:
Paused
Paused
Update check.py
Browse files
check.py
CHANGED
@@ -1,10 +1,9 @@
|
|
1 |
import torch
|
2 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
3 |
-
from datasets import Dataset
|
4 |
from tqdm import tqdm
|
5 |
|
6 |
# Завантаження моделей та токенізатора
|
7 |
-
# original_model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B"
|
8 |
original_model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B"
|
9 |
|
10 |
fine_tuned_model_path = "./fine_tuned_model" # Шлях до вашої донавченної моделі
|
@@ -13,9 +12,6 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(original_model_name)
|
|
13 |
original_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(original_model_name)
|
14 |
fine_tuned_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(fine_tuned_model_path)
|
15 |
|
16 |
-
# Завантаження тестового набора данних
|
17 |
-
# test_dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1", split="test")
|
18 |
-
|
19 |
# Завантаження данних з локального тестового файлу
|
20 |
with open("m_and_m.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
|
21 |
text_data = file.read().strip()
|
@@ -59,8 +55,7 @@ def generate_text(model, tokenizer, prompt, max_length=150):
|
|
59 |
output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
|
60 |
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|
61 |
|
62 |
-
|
63 |
-
prompt = "Илья Климов - разработчик из Харькова, работающий в GitLab. Его основной язык программирования"
|
64 |
|
65 |
print("\nText generation comparison:")
|
66 |
print("Original model output:")
|
@@ -85,15 +80,10 @@ def compare_losses(original_model, fine_tuned_model, tokenizer, texts):
|
|
85 |
print(f"Fine-tuned model loss: {fine_tuned_loss:.4f}")
|
86 |
|
87 |
print("\nComparing losses on specific examples:")
|
88 |
-
#example_texts = [
|
89 |
-
# "Artificial intelligence has revolutionized many fields of science and technology.",
|
90 |
-
# "The development of machine learning algorithms has led to significant advancements in data analysis.",
|
91 |
-
# "Neural networks are a fundamental component of modern AI systems."
|
92 |
-
#]
|
93 |
example_texts = [
|
94 |
-
"
|
95 |
-
"
|
96 |
-
"
|
97 |
-
"
|
98 |
]
|
99 |
compare_losses(original_model, fine_tuned_model, tokenizer, example_texts)
|
|
|
1 |
import torch
|
2 |
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
|
3 |
+
from datasets import Dataset
|
4 |
from tqdm import tqdm
|
5 |
|
6 |
# Завантаження моделей та токенізатора
|
|
|
7 |
original_model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B"
|
8 |
|
9 |
fine_tuned_model_path = "./fine_tuned_model" # Шлях до вашої донавченної моделі
|
|
|
12 |
original_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(original_model_name)
|
13 |
fine_tuned_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(fine_tuned_model_path)
|
14 |
|
|
|
|
|
|
|
15 |
# Завантаження данних з локального тестового файлу
|
16 |
with open("m_and_m.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
|
17 |
text_data = file.read().strip()
|
|
|
55 |
output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
|
56 |
return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
|
57 |
|
58 |
+
prompt = "Мастер и Маргарита, сцена встречи Воланда и Берлиоза на Патриарших прудах"
|
|
|
59 |
|
60 |
print("\nText generation comparison:")
|
61 |
print("Original model output:")
|
|
|
80 |
print(f"Fine-tuned model loss: {fine_tuned_loss:.4f}")
|
81 |
|
82 |
print("\nComparing losses on specific examples:")
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
83 |
example_texts = [
|
84 |
+
"На Патриарших прудах было нестерпимо жарко.",
|
85 |
+
"Так кто же вы, наконец? — спросил Берлиоз срывающимся голосом.",
|
86 |
+
"Маргарита взглянула на себя в зеркало и увидела, что её лицо изменилось.",
|
87 |
+
"Квартиру №50 избегали все жильцы, поговаривали, что там творится нечисть."
|
88 |
]
|
89 |
compare_losses(original_model, fine_tuned_model, tokenizer, example_texts)
|