```python import torch from datasets import load_dataset, Dataset from peft import LoraConfig, AutoPeftModelForCausalLM from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, pipeline from trl import SFTTrainer import os def get_model_and_tokenizer(model_id): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype="float16", bnb_4bit_use_double_quant=True ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, quantization_config=bnb_config, device_map="auto" ) model.config.use_cache=False model.config.pretraining_tp=1 return model, tokenizer model, tokenizer = get_model_and_tokenizer("Tititab/llama-3.1-8b-instruct-thaigov-corpus-thai-stock-index") messages = [{"role": "user", "content": """ Context: เงินบาทยังคงมีแรงหนุนต่อเนื่องจากการปรับตัวขึ้นของราคาทองคำในตลาดโลก ขณะที่แรงกดดันต่อสินทรัพย์เสี่ยงชะลอลง หลังตัวเลขตัวเลขจำนวนผู้ขอรับสวัสดิการว่างงานของสหรัฐฯ ออกมาดีกว่าที่ตลาดคาด ซึ่งช่วยคลายความกังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงต่อภาวะถดถอยของสหรัฐฯ ลง อย่างไรก็ดี กรอบการแข็งค่าของเงินบาทในระหว่างวันอาจเป็นไปอย่างจำกัด เนื่องจากเงินดอลลาร์ฯ มีแรงประคองจากการปรับตัวขึ้นของบอนด์ยีลด์สหรัฐฯ ขณะที่ถ้อยแถลงของเจ้าหน้าที่ระดับสูงของเฟดสะท้อนว่า เฟดจะติดตามพัฒนาการของสถานการณ์เงินเฟ้อจากข้อมูลที่จะทยอยออกมา และจะพิจารณาจังหวะเวลาและขนาดของการปรับลดดอกเบี้ยจากข้อมูลดังกล่าว ไม่ใช่จากภาพสะท้อนความปั่นป่วนของตลาดหุ้น Instruction: ให้ตอบว่า ตลาดมีแนวโน้มขาขึ้น หรือ ตลาดมีแนวโน้มขาลง เท่านั้น พร้อมอธิบายเหตุผล """}] prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) pipe = pipeline( "text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", ) outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=128, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95) print(outputs[0]["generated_text"]) ```