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@@ -9,15 +9,19 @@ library_name: transformers
9
  datasets:
10
  - nayohan/CodeFeedback-Filtered-Instruction-ko
11
  ---
 
12
  - base_model : [meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)
 
 
13
  - data_set : [nayohan/CodeFeedback-Filtered-Instruction-ko](https://huggingface.co/datasets/nayohan/CodeFeedback-Filtered-Instruction-ko)
14
  - 해당 데이터셋을 전부 사용한건 아니며 Python언어를 우선 추출한다음 데이터셋들의 생김새를 파악, 그 다음 전처리가 공통적으로 들어갈만한 데이터를 다시 추출하여 학습에 사용했습니다.
15
  - 총 학습 데이터 건 : 49,859 건
16
-
 
17
  ```python
18
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
19
 
20
- model_id = 'MDDDDR/llama3.2-1B-Instruct-FFT-code-python'
21
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
22
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,
23
  device_map="cuda:0",
@@ -79,6 +83,6 @@ print(final_output)
79
  # ```
80
  ```
81
 
82
- Hardware
83
  - A100 40GB x 1
84
  - Training Time : 1 hour 45 minutes
 
9
  datasets:
10
  - nayohan/CodeFeedback-Filtered-Instruction-ko
11
  ---
12
+ ### Model Card for Model ID
13
  - base_model : [meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct)
14
+
15
+ ### Training dataset
16
  - data_set : [nayohan/CodeFeedback-Filtered-Instruction-ko](https://huggingface.co/datasets/nayohan/CodeFeedback-Filtered-Instruction-ko)
17
  - 해당 데이터셋을 전부 사용한건 아니며 Python언어를 우선 추출한다음 데이터셋들의 생김새를 파악, 그 다음 전처리가 공통적으로 들어갈만한 데이터를 다시 추출하여 학습에 사용했습니다.
18
  - 총 학습 데이터 건 : 49,859 건
19
+
20
+ ### Basic usage
21
  ```python
22
  from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
23
 
24
+ model_id = 'Llama-3.2-1B-Instruct-FFT-coder-python'
25
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
26
  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,
27
  device_map="cuda:0",
 
83
  # ```
84
  ```
85
 
86
+ ### Hardware
87
  - A100 40GB x 1
88
  - Training Time : 1 hour 45 minutes