Text Generation
PEFT
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Korean
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lora
korean
education
textbook
gpt-oss
한국어
교육
파인튜닝
conversational
Instructions to use suminseo/gpt-oss-model with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- PEFT
How to use suminseo/gpt-oss-model with PEFT:
from peft import PeftModel from transformers import AutoModelForCausalLM base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("unsloth/gpt-oss-20b-unsloth-bnb-4bit") model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "suminseo/gpt-oss-model") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
- Local Apps Settings
- Unsloth Studio
How to use suminseo/gpt-oss-model with Unsloth Studio:
Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for suminseo/gpt-oss-model to start chatting
Install Unsloth Studio (Windows)
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex # Run unsloth studio unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888 # Then open http://localhost:8888 in your browser # Search for suminseo/gpt-oss-model to start chatting
Using HuggingFace Spaces for Unsloth
# No setup required # Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser # Search for suminseo/gpt-oss-model to start chatting
Load model with FastModel
pip install unsloth from unsloth import FastModel model, tokenizer = FastModel.from_pretrained( model_name="suminseo/gpt-oss-model", max_seq_length=2048, )
| license: apache-2.0 | |
| base_model: unsloth/gpt-oss-20b | |
| tags: | |
| - unsloth | |
| - lora | |
| - korean | |
| - education | |
| - textbook | |
| - gpt-oss | |
| - 한국어 | |
| - 교육 | |
| - 파인튜닝 | |
| language: | |
| - ko | |
| datasets: | |
| - maywell/korean_textbooks | |
| library_name: peft | |
| pipeline_tag: text-generation | |
| # 한국어 교육 자료 파인튜닝 모델 (Korean Textbook Fine-tuned Model) | |
| ## 📚 모델 소개 | |
| 이 모델은 **unsloth/gpt-oss-20b**를 기반으로 **maywell/korean_textbooks** 데이터셋으로 파인튜닝된 한국어 교육 전용 모델입니다. | |
| LoRA(Low-Rank Adaptation) 기술을 사용하여 효율적으로 학습되었으며, 한국어 교육 콘텐츠 생성에 특화되어 있습니다. | |
| ## 🎯 주요 특징 | |
| - **베이스 모델**: unsloth/gpt-oss-20b (20B 파라미터) | |
| - **훈련 방법**: LoRA (Low-Rank Adaptation) | |
| - **특화 분야**: 한국어 교육 콘텐츠 생성 | |
| - **데이터셋**: maywell/korean_textbooks | |
| - **언어**: 한국어 (Korean) | |
| ## 🚀 사용 방법 | |
| ### 모델 로드 | |
| ```python | |
| from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer | |
| from peft import PeftModel | |
| import torch | |
| # 베이스 모델 로드 | |
| base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( | |
| "unsloth/gpt-oss-20b", | |
| torch_dtype=torch.float16, | |
| device_map="auto", | |
| trust_remote_code=True | |
| ) | |
| # LoRA 어댑터 로드 | |
| model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "suminseo/gpt-oss-model") | |
| # 토크나이저 로드 | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("suminseo/gpt-oss-model") | |
| ``` | |
| ### 사용 예시 | |
| ```python | |
| messages = [ | |
| {"role": "system", "content": "당신은 한국어로 교육 내용을 설명하는 도움이 되는 어시스턴트입니다."}, | |
| {"role": "user", "content": "2의 거듭제곱에 대해 설명해주세요."} | |
| ] | |
| inputs = tokenizer.apply_chat_template( | |
| messages, | |
| add_generation_prompt=True, | |
| return_tensors="pt", | |
| return_dict=True | |
| ).to(model.device) | |
| with torch.no_grad(): | |
| outputs = model.generate( | |
| **inputs, | |
| max_new_tokens=512, | |
| do_sample=True, | |
| temperature=0.7, | |
| top_p=0.9, | |
| pad_token_id=tokenizer.eos_token_id | |
| ) | |
| response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) | |
| print(response) | |
| ``` | |
| ## 📊 훈련 정보 | |
| - **베이스 모델**: unsloth/gpt-oss-20b-unsloth-bnb-4bit | |
| - **훈련 스텝**: 30 steps | |
| - **LoRA Rank**: 8 | |
| - **LoRA Alpha**: 16 | |
| - **타겟 모듈**: q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj | |
| - **데이터셋**: maywell/korean_textbooks | |
| ## 🎓 활용 분야 | |
| 이 모델은 다음 분야에서 우수한 성능을 보입니다: | |
| ### 수학 (Mathematics) | |
| - 기초 수학 개념 설명 | |
| - 대수, 기하, 미적분 문제 해설 | |
| - 수학 공식의 직관적 이해 | |
| ### 과학 (Science) | |
| - 물리, 화학, 생물학 원리 설명 | |
| - 실험 과정 및 결과 해석 | |
| - 과학적 현상의 이해 | |
| ### 언어 (Language) | |
| - 한국어 문법 및 어휘 설명 | |
| - 문학 작품 분석 및 해석 | |
| - 글쓰기 기법 안내 | |
| ### 사회 (Social Studies) | |
| - 역사적 사건 및 인물 설명 | |
| - 지리적 개념 및 현상 | |
| - 사회 제도 및 문화 이해 | |
| ## 💻 시스템 요구사항 | |
| - **GPU 메모리**: 최소 16GB (권장 24GB+) | |
| - **시스템 RAM**: 최소 16GB | |
| - **Python**: 3.8+ | |
| - **주요 라이브러리**: transformers, peft, torch | |
| ## ⚠️ 주의사항 | |
| 1. **교육 목적 특화**: 이 모델은 교육 콘텐츠 생성에 최적화되어 있습니다. | |
| 2. **한국어 중심**: 한국어 외의 언어에서는 성능이 제한적일 수 있습니다. | |
| 3. **사실 확인 필요**: 생성된 내용은 항상 검토하고 사실 확인이 필요합니다. | |
| 4. **윤리적 사용**: 교육적이고 건전한 목적으로만 사용해주세요. | |
| ## 🔗 관련 링크 | |
| - **베이스 모델**: [unsloth/gpt-oss-20b](https://huggingface.co/unsloth/gpt-oss-20b) | |
| - **데이터셋**: [maywell/korean_textbooks](https://huggingface.co/datasets/maywell/korean_textbooks) | |
| ## 📜 라이선스 | |
| 이 모델은 베이스 모델인 unsloth/gpt-oss-20b의 라이선스를 따릅니다. | |