--- base_model: Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B tags: - text-generation-inference - transformers - unsloth - llama license: apache-2.0 language: - en --- # Uploaded finetuned model - **Developed by:** UICHEOL-HWANG - **License:** apache-2.0 - **Finetuned from model :** Bllossom/llama-3.2-Korean-Bllossom-3B This llama model was trained 2x faster with [Unsloth](https://github.com/unslothai/unsloth) and Huggingface's TRL library. [](https://github.com/unslothai/unsloth) ----- ## 위 모델은 Bllossom의 한국어 모델 Llama3.2-Korean-Bloosom-3B를 `Unsloth`를 통하여 훈련 시킨 모델입니다. ## 사용 방법 ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("UICHEOL-HWANG/EcomGen-Llama3.2-3B") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "UICHEOL-HWANG/EcomGen-Llama3.2-3B", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", ) instruction = """ 상품명: 프리미엄 유기농 쌀 10kg 카테고리: 식품 > 쌀·잡곡 가격: 45,000원 핵심 키워드: 유기농, 쌀, 농부, 정성, 고가, 품질, 안전, 가족, 건강 작성 톤: 신뢰감_있는_전문가_톤 (품질 중심, 프리미엄 상품 강조) """ messages = [ {"role": "user", "content": f"{instruction}"} ] input_ids = tokenizer.apply_chat_template( messages, add_generation_prompt=True, 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( input_ids, max_new_tokens=512, eos_token_id=terminators, do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9 ) print(tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)) ``` ## 파인튜닝 세부사항 - 데이터셋 - 원본 데이터: 약 9,000개의 상품 데이터 - 데이터 증강: GPT-4o-mini를 통한 상품 설명 생성 포맷으로 변환 - 최종 데이터셋: 약 23,000개 - 훈련 환경 - 훈련 시간: 약 4분 16초 - 컴퓨팅 자원: NVIDIA L4 (24GB VRAM) - 훈련 프레임워크: Unsloth + Hugging Face TRL - 베이스 모델: Llama-3.2-Korean-Bllossom-3B (3B 파라미터) - 특화 분야 - `이 모델은 전자상거래 상품 설명 자동 생성에 최적화되어 있으며, 다양한 톤앤매너와 키워드 기반 상품 설명을 생성할 수 있습니다.`