Upload gemma-3-1b-it-vi-medical-lora.ipynb
Browse files
notebooks/gemma-3-1b-it-vi-medical-lora.ipynb
ADDED
|
@@ -0,0 +1,2669 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
{
|
| 2 |
+
"cells": [
|
| 3 |
+
{
|
| 4 |
+
"cell_type": "code",
|
| 5 |
+
"execution_count": null,
|
| 6 |
+
"metadata": {
|
| 7 |
+
"execution": {
|
| 8 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:43:44.761300Z",
|
| 9 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:43:44.760658Z"
|
| 10 |
+
},
|
| 11 |
+
"trusted": true
|
| 12 |
+
},
|
| 13 |
+
"outputs": [
|
| 14 |
+
{
|
| 15 |
+
"name": "stdout",
|
| 16 |
+
"output_type": "stream",
|
| 17 |
+
"text": [
|
| 18 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m664.8/664.8 MB\u001b[0m \u001b[31m2.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m0:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 19 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m363.4/363.4 MB\u001b[0m \u001b[31m4.7 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m0:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 20 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m211.5/211.5 MB\u001b[0m \u001b[31m8.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m0:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 21 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m56.3/56.3 MB\u001b[0m \u001b[31m30.7 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 22 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m127.9/127.9 MB\u001b[0m \u001b[31m13.4 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 23 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m207.5/207.5 MB\u001b[0m \u001b[31m8.2 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m0:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 24 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m21.1/21.1 MB\u001b[0m \u001b[31m80.0 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 25 |
+
"\u001b[2K \u001b[90m━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\u001b[0m \u001b[32m43.4/43.4 MB\u001b[0m \u001b[31m40.3 MB/s\u001b[0m eta \u001b[36m0:00:00\u001b[0m:00:01\u001b[0m00:01\u001b[0m\n",
|
| 26 |
+
"\u001b[?25h"
|
| 27 |
+
]
|
| 28 |
+
}
|
| 29 |
+
],
|
| 30 |
+
"source": [
|
| 31 |
+
"import os\n",
|
| 32 |
+
"os.environ[\"CUDA_VISIBLE_DEVICES\"] = \"0\"\n",
|
| 33 |
+
"\n",
|
| 34 |
+
"!pip install pip3-autoremove -q\n",
|
| 35 |
+
"!pip install torch torchvision torchaudio xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 -q\n",
|
| 36 |
+
"!pip install unsloth -q\n",
|
| 37 |
+
"!pip install --upgrade transformers==4.52.4 -q"
|
| 38 |
+
]
|
| 39 |
+
},
|
| 40 |
+
{
|
| 41 |
+
"cell_type": "code",
|
| 42 |
+
"execution_count": 3,
|
| 43 |
+
"metadata": {
|
| 44 |
+
"_cell_guid": "b1076dfc-b9ad-4769-8c92-a6c4dae69d19",
|
| 45 |
+
"_uuid": "8f2839f25d086af736a60e9eeb907d3b93b6e0e5",
|
| 46 |
+
"execution": {
|
| 47 |
+
"iopub.execute_input": "2025-06-29T14:17:21.211986Z",
|
| 48 |
+
"iopub.status.busy": "2025-06-29T14:17:21.211758Z",
|
| 49 |
+
"iopub.status.idle": "2025-06-29T14:17:21.215729Z",
|
| 50 |
+
"shell.execute_reply": "2025-06-29T14:17:21.214988Z",
|
| 51 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-06-29T14:17:21.211963Z"
|
| 52 |
+
},
|
| 53 |
+
"trusted": true
|
| 54 |
+
},
|
| 55 |
+
"outputs": [],
|
| 56 |
+
"source": [
|
| 57 |
+
"# !pip install -q unsloth"
|
| 58 |
+
]
|
| 59 |
+
},
|
| 60 |
+
{
|
| 61 |
+
"cell_type": "code",
|
| 62 |
+
"execution_count": 4,
|
| 63 |
+
"metadata": {
|
| 64 |
+
"execution": {
|
| 65 |
+
"iopub.execute_input": "2025-06-29T14:17:21.217031Z",
|
| 66 |
+
"iopub.status.busy": "2025-06-29T14:17:21.216786Z",
|
| 67 |
+
"iopub.status.idle": "2025-06-29T14:17:21.232729Z",
|
| 68 |
+
"shell.execute_reply": "2025-06-29T14:17:21.232151Z",
|
| 69 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-06-29T14:17:21.217009Z"
|
| 70 |
+
},
|
| 71 |
+
"trusted": true
|
| 72 |
+
},
|
| 73 |
+
"outputs": [],
|
| 74 |
+
"source": [
|
| 75 |
+
"# unsloth.__version__ 2025.6.3\n",
|
| 76 |
+
"# torch.__version__ 2.7.0+cu126\n",
|
| 77 |
+
"# transformers.__version__ 4.51.3"
|
| 78 |
+
]
|
| 79 |
+
},
|
| 80 |
+
{
|
| 81 |
+
"cell_type": "code",
|
| 82 |
+
"execution_count": 2,
|
| 83 |
+
"metadata": {
|
| 84 |
+
"execution": {
|
| 85 |
+
"iopub.execute_input": "2025-06-30T11:12:18.756914Z",
|
| 86 |
+
"iopub.status.busy": "2025-06-30T11:12:18.756665Z",
|
| 87 |
+
"iopub.status.idle": "2025-06-30T11:12:56.778348Z",
|
| 88 |
+
"shell.execute_reply": "2025-06-30T11:12:56.777554Z",
|
| 89 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-06-30T11:12:18.756889Z"
|
| 90 |
+
},
|
| 91 |
+
"trusted": true
|
| 92 |
+
},
|
| 93 |
+
"outputs": [
|
| 94 |
+
{
|
| 95 |
+
"name": "stdout",
|
| 96 |
+
"output_type": "stream",
|
| 97 |
+
"text": [
|
| 98 |
+
"🦥 Unsloth: Will patch your computer to enable 2x faster free finetuning.\n"
|
| 99 |
+
]
|
| 100 |
+
},
|
| 101 |
+
{
|
| 102 |
+
"name": "stderr",
|
| 103 |
+
"output_type": "stream",
|
| 104 |
+
"text": [
|
| 105 |
+
"2025-06-30 11:12:34.293119: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:477] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n",
|
| 106 |
+
"WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
|
| 107 |
+
"E0000 00:00:1751281954.642221 35 cuda_dnn.cc:8310] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n",
|
| 108 |
+
"E0000 00:00:1751281954.741210 35 cuda_blas.cc:1418] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered\n"
|
| 109 |
+
]
|
| 110 |
+
},
|
| 111 |
+
{
|
| 112 |
+
"name": "stdout",
|
| 113 |
+
"output_type": "stream",
|
| 114 |
+
"text": [
|
| 115 |
+
"🦥 Unsloth Zoo will now patch everything to make training faster!\n",
|
| 116 |
+
"datasets.__version__ 3.6.0\n",
|
| 117 |
+
"numpy.__version__ 1.26.4\n",
|
| 118 |
+
"unsloth.__version__ 2025.6.8\n",
|
| 119 |
+
"torch.__version__ 2.6.0+cu124\n",
|
| 120 |
+
"transformers.__version__ 4.52.4\n",
|
| 121 |
+
"trl.__version__ 0.19.0\n"
|
| 122 |
+
]
|
| 123 |
+
}
|
| 124 |
+
],
|
| 125 |
+
"source": [
|
| 126 |
+
"import datasets\n",
|
| 127 |
+
"import numpy as np\n",
|
| 128 |
+
"import unsloth\n",
|
| 129 |
+
"import torch\n",
|
| 130 |
+
"import trl \n",
|
| 131 |
+
"import transformers\n",
|
| 132 |
+
"import unsloth\n",
|
| 133 |
+
"\n",
|
| 134 |
+
"print(\"datasets.__version__\", datasets.__version__)\n",
|
| 135 |
+
"print(\"numpy.__version__\", np.__version__)\n",
|
| 136 |
+
"print(\"unsloth.__version__\", unsloth.__version__)\n",
|
| 137 |
+
"print(\"torch.__version__\", torch.__version__)\n",
|
| 138 |
+
"print(\"transformers.__version__\", transformers.__version__)\n",
|
| 139 |
+
"print(\"trl.__version__\", trl.__version__)\n",
|
| 140 |
+
"\n",
|
| 141 |
+
"# datasets.__version__ 3.6.0\n",
|
| 142 |
+
"# numpy.__version__ 1.26.4\n",
|
| 143 |
+
"# unsloth.__version__ 2025.6.3\n",
|
| 144 |
+
"# torch.__version__ 2.7.0+cu126\n",
|
| 145 |
+
"# transformers.__version__ 4.51.3\n",
|
| 146 |
+
"# trl.__version__ 0.19.0"
|
| 147 |
+
]
|
| 148 |
+
},
|
| 149 |
+
{
|
| 150 |
+
"cell_type": "code",
|
| 151 |
+
"execution_count": 2,
|
| 152 |
+
"metadata": {
|
| 153 |
+
"execution": {
|
| 154 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:46:24.938147Z",
|
| 155 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:46:24.937610Z",
|
| 156 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:45:37.385513Z"
|
| 157 |
+
},
|
| 158 |
+
"trusted": true
|
| 159 |
+
},
|
| 160 |
+
"outputs": [
|
| 161 |
+
{
|
| 162 |
+
"name": "stdout",
|
| 163 |
+
"output_type": "stream",
|
| 164 |
+
"text": [
|
| 165 |
+
"🦥 Unsloth: Will patch your computer to enable 2x faster free finetuning.\n"
|
| 166 |
+
]
|
| 167 |
+
},
|
| 168 |
+
{
|
| 169 |
+
"name": "stderr",
|
| 170 |
+
"output_type": "stream",
|
| 171 |
+
"text": [
|
| 172 |
+
"2025-07-01 00:45:57.117936: E external/local_xla/xla/stream_executor/cuda/cuda_fft.cc:477] Unable to register cuFFT factory: Attempting to register factory for plugin cuFFT when one has already been registered\n",
|
| 173 |
+
"WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR\n",
|
| 174 |
+
"E0000 00:00:1751330757.494502 35 cuda_dnn.cc:8310] Unable to register cuDNN factory: Attempting to register factory for plugin cuDNN when one has already been registered\n",
|
| 175 |
+
"E0000 00:00:1751330757.608435 35 cuda_blas.cc:1418] Unable to register cuBLAS factory: Attempting to register factory for plugin cuBLAS when one has already been registered\n"
|
| 176 |
+
]
|
| 177 |
+
},
|
| 178 |
+
{
|
| 179 |
+
"name": "stdout",
|
| 180 |
+
"output_type": "stream",
|
| 181 |
+
"text": [
|
| 182 |
+
"🦥 Unsloth Zoo will now patch everything to make training faster!\n"
|
| 183 |
+
]
|
| 184 |
+
}
|
| 185 |
+
],
|
| 186 |
+
"source": [
|
| 187 |
+
"import numpy as np\n",
|
| 188 |
+
"from datasets import concatenate_datasets, load_dataset\n",
|
| 189 |
+
"\n",
|
| 190 |
+
"# from unsloth import FastLanguageModel\n",
|
| 191 |
+
"from unsloth import is_bfloat16_supported\n",
|
| 192 |
+
"from unsloth.chat_templates import train_on_responses_only \n",
|
| 193 |
+
"import torch\n",
|
| 194 |
+
"\n",
|
| 195 |
+
"from trl import SFTTrainer\n",
|
| 196 |
+
"from transformers import TrainingArguments, DataCollatorForSeq2Seq\n",
|
| 197 |
+
"\n",
|
| 198 |
+
"from unsloth import FastModel\n",
|
| 199 |
+
"from unsloth.chat_templates import get_chat_template"
|
| 200 |
+
]
|
| 201 |
+
},
|
| 202 |
+
{
|
| 203 |
+
"cell_type": "code",
|
| 204 |
+
"execution_count": 3,
|
| 205 |
+
"metadata": {
|
| 206 |
+
"execution": {
|
| 207 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:46:24.939341Z",
|
| 208 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:46:24.938843Z",
|
| 209 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:46:27.456270Z",
|
| 210 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:46:27.455585Z",
|
| 211 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:46:24.939317Z"
|
| 212 |
+
},
|
| 213 |
+
"trusted": true
|
| 214 |
+
},
|
| 215 |
+
"outputs": [
|
| 216 |
+
{
|
| 217 |
+
"data": {
|
| 218 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 219 |
+
"model_id": "6b25027f3202421187304cc74a99db43",
|
| 220 |
+
"version_major": 2,
|
| 221 |
+
"version_minor": 0
|
| 222 |
+
},
|
| 223 |
+
"text/plain": [
|
| 224 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 225 |
+
]
|
| 226 |
+
},
|
| 227 |
+
"metadata": {},
|
| 228 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 229 |
+
},
|
| 230 |
+
{
|
| 231 |
+
"data": {
|
| 232 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 233 |
+
"model_id": "3e38dc9e2d6846c18670dc9092532e9f",
|
| 234 |
+
"version_major": 2,
|
| 235 |
+
"version_minor": 0
|
| 236 |
+
},
|
| 237 |
+
"text/plain": [
|
| 238 |
+
"train-00000-of-00001.parquet: 0%| | 0.00/8.68M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 239 |
+
]
|
| 240 |
+
},
|
| 241 |
+
"metadata": {},
|
| 242 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 243 |
+
},
|
| 244 |
+
{
|
| 245 |
+
"data": {
|
| 246 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 247 |
+
"model_id": "127258aacffd49aca900769ed881115b",
|
| 248 |
+
"version_major": 2,
|
| 249 |
+
"version_minor": 0
|
| 250 |
+
},
|
| 251 |
+
"text/plain": [
|
| 252 |
+
"test-00000-of-00001.parquet: 0%| | 0.00/501k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 253 |
+
]
|
| 254 |
+
},
|
| 255 |
+
"metadata": {},
|
| 256 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 257 |
+
},
|
| 258 |
+
{
|
| 259 |
+
"data": {
|
| 260 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 261 |
+
"model_id": "9cf1f2206e7a4badae148e952ba680f8",
|
| 262 |
+
"version_major": 2,
|
| 263 |
+
"version_minor": 0
|
| 264 |
+
},
|
| 265 |
+
"text/plain": [
|
| 266 |
+
"validation-00000-of-00001.parquet: 0%| | 0.00/478k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 267 |
+
]
|
| 268 |
+
},
|
| 269 |
+
"metadata": {},
|
| 270 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 271 |
+
},
|
| 272 |
+
{
|
| 273 |
+
"data": {
|
| 274 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 275 |
+
"model_id": "c02509dbdc784f55ac9410ceb97c3b8d",
|
| 276 |
+
"version_major": 2,
|
| 277 |
+
"version_minor": 0
|
| 278 |
+
},
|
| 279 |
+
"text/plain": [
|
| 280 |
+
"Generating train split: 0%| | 0/14121 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 281 |
+
]
|
| 282 |
+
},
|
| 283 |
+
"metadata": {},
|
| 284 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 285 |
+
},
|
| 286 |
+
{
|
| 287 |
+
"data": {
|
| 288 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 289 |
+
"model_id": "93ee47a6b07348c2befe067843d2d5d9",
|
| 290 |
+
"version_major": 2,
|
| 291 |
+
"version_minor": 0
|
| 292 |
+
},
|
| 293 |
+
"text/plain": [
|
| 294 |
+
"Generating test split: 0%| | 0/785 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 295 |
+
]
|
| 296 |
+
},
|
| 297 |
+
"metadata": {},
|
| 298 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 299 |
+
},
|
| 300 |
+
{
|
| 301 |
+
"data": {
|
| 302 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 303 |
+
"model_id": "0f224c2daf65432b8b69767dff475999",
|
| 304 |
+
"version_major": 2,
|
| 305 |
+
"version_minor": 0
|
| 306 |
+
},
|
| 307 |
+
"text/plain": [
|
| 308 |
+
"Generating validation split: 0%| | 0/784 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 309 |
+
]
|
| 310 |
+
},
|
| 311 |
+
"metadata": {},
|
| 312 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 313 |
+
}
|
| 314 |
+
],
|
| 315 |
+
"source": [
|
| 316 |
+
"dataset_id = \"tmnam20/ViMedAQA\"\n",
|
| 317 |
+
"subset = \"disease\"\n",
|
| 318 |
+
"dataset = load_dataset(dataset_id, subset)"
|
| 319 |
+
]
|
| 320 |
+
},
|
| 321 |
+
{
|
| 322 |
+
"cell_type": "code",
|
| 323 |
+
"execution_count": 4,
|
| 324 |
+
"metadata": {
|
| 325 |
+
"execution": {
|
| 326 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:46:27.457881Z",
|
| 327 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:46:27.457664Z",
|
| 328 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:46:27.472441Z",
|
| 329 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:46:27.471596Z",
|
| 330 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:46:27.457864Z"
|
| 331 |
+
},
|
| 332 |
+
"trusted": true
|
| 333 |
+
},
|
| 334 |
+
"outputs": [
|
| 335 |
+
{
|
| 336 |
+
"name": "stdout",
|
| 337 |
+
"output_type": "stream",
|
| 338 |
+
"text": [
|
| 339 |
+
"Number of training samples: 14121\n",
|
| 340 |
+
"Number of test samples: 1569\n"
|
| 341 |
+
]
|
| 342 |
+
}
|
| 343 |
+
],
|
| 344 |
+
"source": [
|
| 345 |
+
"# Merge training and validation samples\n",
|
| 346 |
+
"test_samples = concatenate_datasets([dataset['validation'],\n",
|
| 347 |
+
" dataset['test']])\n",
|
| 348 |
+
"\n",
|
| 349 |
+
"# Shuffle the merged dataset with a fixed random seed\n",
|
| 350 |
+
"training_samples = dataset['train']\n",
|
| 351 |
+
"test_samples = test_samples.shuffle(seed=42)\n",
|
| 352 |
+
"\n",
|
| 353 |
+
"print(\"Number of training samples:\", training_samples.num_rows)\n",
|
| 354 |
+
"print(\"Number of test samples:\", test_samples.num_rows)"
|
| 355 |
+
]
|
| 356 |
+
},
|
| 357 |
+
{
|
| 358 |
+
"cell_type": "code",
|
| 359 |
+
"execution_count": 9,
|
| 360 |
+
"metadata": {
|
| 361 |
+
"execution": {
|
| 362 |
+
"iopub.execute_input": "2025-06-29T14:18:00.140694Z",
|
| 363 |
+
"iopub.status.busy": "2025-06-29T14:18:00.140365Z",
|
| 364 |
+
"iopub.status.idle": "2025-06-29T14:18:00.153352Z",
|
| 365 |
+
"shell.execute_reply": "2025-06-29T14:18:00.152782Z",
|
| 366 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-06-29T14:18:00.140666Z"
|
| 367 |
+
},
|
| 368 |
+
"trusted": true
|
| 369 |
+
},
|
| 370 |
+
"outputs": [
|
| 371 |
+
{
|
| 372 |
+
"data": {
|
| 373 |
+
"text/plain": [
|
| 374 |
+
"{'question_idx': 'disease_13345',\n",
|
| 375 |
+
" 'question': 'Khi soi bằng đèn thường, triệu chứng điển hình của viêm mống mắt là gì?',\n",
|
| 376 |
+
" 'answer': 'Đồng tử 2 bên không đều nhau, đồng tử bên bệnh nhỏ hơn bên bình thường.',\n",
|
| 377 |
+
" 'context': '5.1 Nhìn về mặt đại thể (khi soi bằng đèn thường) - Đồng tử 2 bên không đều nhau (bên bệnh nhỏ hơn) Có thể phát hiện đồng tử co bên bệnh lý co nhiều hơn bên bình thường, điều này có thể do viêm nhiều dẫn đến dính thành sau mống mắt lại với nhau và với thuỷ tinh thể. Thông thường kích thường đồng tử là 2 – 3 mm, đều 2 bên. - Mủ ở đáy mống mắt (mủ tiền phòng) Đây là hiện tượng các tế bào viêm cùng với chất tiết (chứa nhiều fibrin). Mủ nằm ở dưới là do nguyên nhân trọng lực. 5.2 Khám mắt qua đèn khe: (split lamp) Đây là công cụ chuyên dụng của bác sĩ chuyên khoa Mắt. Qua đèn khe, bác sĩ có thể phát hiện: - Các tế bào nằm giữa giác mạc và mống mắt Số lượng tế bào này trên diện tích 1 mm² giúp phân độ nặng của viêm màng bồ đào. - Độ mờ thuỷ dịch Như đã miêu tả, thuỷ dịch là dịch trong suốt nằm giữa giác mạc ở ngoài cùng và mống mắt ở trong. Khi viêm màng bồ đào trước, dịch này sẽ bị vẩn đục. Tương tự như việc đếm số lượng tế bào ở thuỷ dịch, ta cũng phân độ nhờ vào mức độ đục của nó. - Sự lắng đọng keratic Sự lắng đọng keratic tạo thành tam giác Arlt. Tam giác Arlt được tạo thành nhờ các kết tụ tế bào viêm nằm ngay sau giác mạc. Trên đèn khe tam giác này có đỉnh nằm trên, đáy nằm dưới. Tạo hình này do trọng lực gây ra. - Xơ hoá fibrin Do mủ trong thuỷ dịch + viêm màng bồ đào trước diễn ra lâu dài, không điều trị kịp thời. - Ngoài ra còn nhiều dấu hiệu khác trên đèn khe Nốt mống mắt, dính mống mắt – thuỷ tinh thế, thiểu sản mống mắt, tăng sinh mạch máu mống mắt.',\n",
|
| 378 |
+
" 'title': 'Triệu chứng - Triệu chứng qua thăm khám',\n",
|
| 379 |
+
" 'keyword': 'Viêm mống mắt',\n",
|
| 380 |
+
" 'topic': 1,\n",
|
| 381 |
+
" 'article_url': 'https://youmed.vn/tin-tuc/viem-mong-mat-nguyen-nhan-gay-mu-loa/',\n",
|
| 382 |
+
" 'author': 'Bác sĩ Nguyễn Đoàn Trọng Nhân',\n",
|
| 383 |
+
" 'author_url': 'https://youmed.vn/tin-tuc/bac-si/nguyen-doan-trong-nhan/'}"
|
| 384 |
+
]
|
| 385 |
+
},
|
| 386 |
+
"execution_count": 9,
|
| 387 |
+
"metadata": {},
|
| 388 |
+
"output_type": "execute_result"
|
| 389 |
+
}
|
| 390 |
+
],
|
| 391 |
+
"source": [
|
| 392 |
+
"dataset['train'][0]"
|
| 393 |
+
]
|
| 394 |
+
},
|
| 395 |
+
{
|
| 396 |
+
"cell_type": "code",
|
| 397 |
+
"execution_count": null,
|
| 398 |
+
"metadata": {
|
| 399 |
+
"execution": {
|
| 400 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:46:27.473675Z",
|
| 401 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:46:27.473397Z",
|
| 402 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:46:27.569951Z",
|
| 403 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:46:27.569278Z",
|
| 404 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:46:27.473652Z"
|
| 405 |
+
},
|
| 406 |
+
"trusted": true
|
| 407 |
+
},
|
| 408 |
+
"outputs": [],
|
| 409 |
+
"source": [
|
| 410 |
+
"# To temporary Model hub\n",
|
| 411 |
+
"from huggingface_hub import HfApi\n",
|
| 412 |
+
"from huggingface_hub import login\n",
|
| 413 |
+
"# Initialize API\n",
|
| 414 |
+
"login(\"\")\n",
|
| 415 |
+
"api = HfApi()"
|
| 416 |
+
]
|
| 417 |
+
},
|
| 418 |
+
{
|
| 419 |
+
"cell_type": "code",
|
| 420 |
+
"execution_count": null,
|
| 421 |
+
"metadata": {
|
| 422 |
+
"execution": {
|
| 423 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:46:27.571055Z",
|
| 424 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:46:27.570798Z",
|
| 425 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:46:33.994389Z",
|
| 426 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:46:33.993805Z",
|
| 427 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:46:27.571034Z"
|
| 428 |
+
},
|
| 429 |
+
"trusted": true
|
| 430 |
+
},
|
| 431 |
+
"outputs": [
|
| 432 |
+
{
|
| 433 |
+
"data": {
|
| 434 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 435 |
+
"model_id": "ba4d2adccf17476380c70e4807fa3932",
|
| 436 |
+
"version_major": 2,
|
| 437 |
+
"version_minor": 0
|
| 438 |
+
},
|
| 439 |
+
"text/plain": [
|
| 440 |
+
"Fetching 100 files: 0%| | 0/100 [00:00<?, ?it/s]"
|
| 441 |
+
]
|
| 442 |
+
},
|
| 443 |
+
"metadata": {},
|
| 444 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 445 |
+
},
|
| 446 |
+
{
|
| 447 |
+
"data": {
|
| 448 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 449 |
+
"model_id": "10cb68b5ad4946b1935b74a2c7b02d97",
|
| 450 |
+
"version_major": 2,
|
| 451 |
+
"version_minor": 0
|
| 452 |
+
},
|
| 453 |
+
"text/plain": [
|
| 454 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 455 |
+
]
|
| 456 |
+
},
|
| 457 |
+
"metadata": {},
|
| 458 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 459 |
+
},
|
| 460 |
+
{
|
| 461 |
+
"data": {
|
| 462 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 463 |
+
"model_id": "b844665181b74b26aabecef25b296e05",
|
| 464 |
+
"version_major": 2,
|
| 465 |
+
"version_minor": 0
|
| 466 |
+
},
|
| 467 |
+
"text/plain": [
|
| 468 |
+
"chat_template.jinja: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 469 |
+
]
|
| 470 |
+
},
|
| 471 |
+
"metadata": {},
|
| 472 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 473 |
+
},
|
| 474 |
+
{
|
| 475 |
+
"data": {
|
| 476 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 477 |
+
"model_id": "5561c4ab02754b4d9fa7dab9508837ef",
|
| 478 |
+
"version_major": 2,
|
| 479 |
+
"version_minor": 0
|
| 480 |
+
},
|
| 481 |
+
"text/plain": [
|
| 482 |
+
"adapter_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 483 |
+
]
|
| 484 |
+
},
|
| 485 |
+
"metadata": {},
|
| 486 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 487 |
+
},
|
| 488 |
+
{
|
| 489 |
+
"data": {
|
| 490 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 491 |
+
"model_id": "8725719f426d4783a7f759108069ebb3",
|
| 492 |
+
"version_major": 2,
|
| 493 |
+
"version_minor": 0
|
| 494 |
+
},
|
| 495 |
+
"text/plain": [
|
| 496 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 497 |
+
]
|
| 498 |
+
},
|
| 499 |
+
"metadata": {},
|
| 500 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 501 |
+
},
|
| 502 |
+
{
|
| 503 |
+
"data": {
|
| 504 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 505 |
+
"model_id": "b8a78caafbad4cf59fe50c031609342e",
|
| 506 |
+
"version_major": 2,
|
| 507 |
+
"version_minor": 0
|
| 508 |
+
},
|
| 509 |
+
"text/plain": [
|
| 510 |
+
"optimizer.pt: 0%| | 0.00/27.9M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 511 |
+
]
|
| 512 |
+
},
|
| 513 |
+
"metadata": {},
|
| 514 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 515 |
+
},
|
| 516 |
+
{
|
| 517 |
+
"data": {
|
| 518 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 519 |
+
"model_id": "e9b15a7df8e04b24971240e494c04694",
|
| 520 |
+
"version_major": 2,
|
| 521 |
+
"version_minor": 0
|
| 522 |
+
},
|
| 523 |
+
"text/plain": [
|
| 524 |
+
"adapter_model.safetensors: 0%| | 0.00/52.2M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 525 |
+
]
|
| 526 |
+
},
|
| 527 |
+
"metadata": {},
|
| 528 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 529 |
+
},
|
| 530 |
+
{
|
| 531 |
+
"data": {
|
| 532 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 533 |
+
"model_id": "254b14d3a8974e56b61c4915f71bfe92",
|
| 534 |
+
"version_major": 2,
|
| 535 |
+
"version_minor": 0
|
| 536 |
+
},
|
| 537 |
+
"text/plain": [
|
| 538 |
+
".gitattributes: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 539 |
+
]
|
| 540 |
+
},
|
| 541 |
+
"metadata": {},
|
| 542 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 543 |
+
},
|
| 544 |
+
{
|
| 545 |
+
"data": {
|
| 546 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 547 |
+
"model_id": "f8d1f1ba5bba47028883eb480be977f9",
|
| 548 |
+
"version_major": 2,
|
| 549 |
+
"version_minor": 0
|
| 550 |
+
},
|
| 551 |
+
"text/plain": [
|
| 552 |
+
"scheduler.pt: 0%| | 0.00/1.06k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 553 |
+
]
|
| 554 |
+
},
|
| 555 |
+
"metadata": {},
|
| 556 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 557 |
+
},
|
| 558 |
+
{
|
| 559 |
+
"data": {
|
| 560 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 561 |
+
"model_id": "08a0f2686022428787ec43d83d744b8a",
|
| 562 |
+
"version_major": 2,
|
| 563 |
+
"version_minor": 0
|
| 564 |
+
},
|
| 565 |
+
"text/plain": [
|
| 566 |
+
"rng_state.pth: 0%| | 0.00/14.2k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 567 |
+
]
|
| 568 |
+
},
|
| 569 |
+
"metadata": {},
|
| 570 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 571 |
+
},
|
| 572 |
+
{
|
| 573 |
+
"data": {
|
| 574 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 575 |
+
"model_id": "4cad8b0972024b2b91dc0ab100215c87",
|
| 576 |
+
"version_major": 2,
|
| 577 |
+
"version_minor": 0
|
| 578 |
+
},
|
| 579 |
+
"text/plain": [
|
| 580 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 581 |
+
]
|
| 582 |
+
},
|
| 583 |
+
"metadata": {},
|
| 584 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 585 |
+
},
|
| 586 |
+
{
|
| 587 |
+
"data": {
|
| 588 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 589 |
+
"model_id": "43e032a289e04cadbb871b4ca5e56c64",
|
| 590 |
+
"version_major": 2,
|
| 591 |
+
"version_minor": 0
|
| 592 |
+
},
|
| 593 |
+
"text/plain": [
|
| 594 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 595 |
+
]
|
| 596 |
+
},
|
| 597 |
+
"metadata": {},
|
| 598 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 599 |
+
},
|
| 600 |
+
{
|
| 601 |
+
"data": {
|
| 602 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 603 |
+
"model_id": "1dd45cecd76341bf907eee1b1e0c2f51",
|
| 604 |
+
"version_major": 2,
|
| 605 |
+
"version_minor": 0
|
| 606 |
+
},
|
| 607 |
+
"text/plain": [
|
| 608 |
+
"training_args.bin: 0%| | 0.00/5.69k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 609 |
+
]
|
| 610 |
+
},
|
| 611 |
+
"metadata": {},
|
| 612 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 613 |
+
},
|
| 614 |
+
{
|
| 615 |
+
"data": {
|
| 616 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 617 |
+
"model_id": "56893242e0384c39b6eb1de63187b60a",
|
| 618 |
+
"version_major": 2,
|
| 619 |
+
"version_minor": 0
|
| 620 |
+
},
|
| 621 |
+
"text/plain": [
|
| 622 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 623 |
+
]
|
| 624 |
+
},
|
| 625 |
+
"metadata": {},
|
| 626 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 627 |
+
},
|
| 628 |
+
{
|
| 629 |
+
"data": {
|
| 630 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 631 |
+
"model_id": "5ac31d72ef3c485089280955323677ad",
|
| 632 |
+
"version_major": 2,
|
| 633 |
+
"version_minor": 0
|
| 634 |
+
},
|
| 635 |
+
"text/plain": [
|
| 636 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 637 |
+
]
|
| 638 |
+
},
|
| 639 |
+
"metadata": {},
|
| 640 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 641 |
+
},
|
| 642 |
+
{
|
| 643 |
+
"data": {
|
| 644 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 645 |
+
"model_id": "9c61816796bf4cdc9f07edd1f1b49b31",
|
| 646 |
+
"version_major": 2,
|
| 647 |
+
"version_minor": 0
|
| 648 |
+
},
|
| 649 |
+
"text/plain": [
|
| 650 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 651 |
+
]
|
| 652 |
+
},
|
| 653 |
+
"metadata": {},
|
| 654 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 655 |
+
},
|
| 656 |
+
{
|
| 657 |
+
"data": {
|
| 658 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 659 |
+
"model_id": "70da8f17a602474394da533173d4cac5",
|
| 660 |
+
"version_major": 2,
|
| 661 |
+
"version_minor": 0
|
| 662 |
+
},
|
| 663 |
+
"text/plain": [
|
| 664 |
+
"trainer_state.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 665 |
+
]
|
| 666 |
+
},
|
| 667 |
+
"metadata": {},
|
| 668 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 669 |
+
},
|
| 670 |
+
{
|
| 671 |
+
"data": {
|
| 672 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 673 |
+
"model_id": "9b626b67fd7146fbbf75315ad0f39f57",
|
| 674 |
+
"version_major": 2,
|
| 675 |
+
"version_minor": 0
|
| 676 |
+
},
|
| 677 |
+
"text/plain": [
|
| 678 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 679 |
+
]
|
| 680 |
+
},
|
| 681 |
+
"metadata": {},
|
| 682 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 683 |
+
},
|
| 684 |
+
{
|
| 685 |
+
"data": {
|
| 686 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 687 |
+
"model_id": "39a9166305b648f2ae2eaf9699832d94",
|
| 688 |
+
"version_major": 2,
|
| 689 |
+
"version_minor": 0
|
| 690 |
+
},
|
| 691 |
+
"text/plain": [
|
| 692 |
+
"adapter_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 693 |
+
]
|
| 694 |
+
},
|
| 695 |
+
"metadata": {},
|
| 696 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 697 |
+
},
|
| 698 |
+
{
|
| 699 |
+
"data": {
|
| 700 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 701 |
+
"model_id": "3a21f96c70624984b91efb4acaf47e35",
|
| 702 |
+
"version_major": 2,
|
| 703 |
+
"version_minor": 0
|
| 704 |
+
},
|
| 705 |
+
"text/plain": [
|
| 706 |
+
"adapter_model.safetensors: 0%| | 0.00/52.2M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 707 |
+
]
|
| 708 |
+
},
|
| 709 |
+
"metadata": {},
|
| 710 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 711 |
+
},
|
| 712 |
+
{
|
| 713 |
+
"data": {
|
| 714 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 715 |
+
"model_id": "865960a08ae64765aadae367f260af39",
|
| 716 |
+
"version_major": 2,
|
| 717 |
+
"version_minor": 0
|
| 718 |
+
},
|
| 719 |
+
"text/plain": [
|
| 720 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 721 |
+
]
|
| 722 |
+
},
|
| 723 |
+
"metadata": {},
|
| 724 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 725 |
+
},
|
| 726 |
+
{
|
| 727 |
+
"data": {
|
| 728 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 729 |
+
"model_id": "f00197600dbd4b1f8cfea4e20d821b41",
|
| 730 |
+
"version_major": 2,
|
| 731 |
+
"version_minor": 0
|
| 732 |
+
},
|
| 733 |
+
"text/plain": [
|
| 734 |
+
"rng_state.pth: 0%| | 0.00/14.2k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 735 |
+
]
|
| 736 |
+
},
|
| 737 |
+
"metadata": {},
|
| 738 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 739 |
+
},
|
| 740 |
+
{
|
| 741 |
+
"data": {
|
| 742 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 743 |
+
"model_id": "b016258193e8481a9c343781382f2d60",
|
| 744 |
+
"version_major": 2,
|
| 745 |
+
"version_minor": 0
|
| 746 |
+
},
|
| 747 |
+
"text/plain": [
|
| 748 |
+
"scheduler.pt: 0%| | 0.00/1.06k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 749 |
+
]
|
| 750 |
+
},
|
| 751 |
+
"metadata": {},
|
| 752 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 753 |
+
},
|
| 754 |
+
{
|
| 755 |
+
"data": {
|
| 756 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 757 |
+
"model_id": "8cce56fb1e6b404e90dfb28070c70986",
|
| 758 |
+
"version_major": 2,
|
| 759 |
+
"version_minor": 0
|
| 760 |
+
},
|
| 761 |
+
"text/plain": [
|
| 762 |
+
"optimizer.pt: 0%| | 0.00/27.9M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 763 |
+
]
|
| 764 |
+
},
|
| 765 |
+
"metadata": {},
|
| 766 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 767 |
+
},
|
| 768 |
+
{
|
| 769 |
+
"data": {
|
| 770 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 771 |
+
"model_id": "7926699fad36463798fe02b29b20f45e",
|
| 772 |
+
"version_major": 2,
|
| 773 |
+
"version_minor": 0
|
| 774 |
+
},
|
| 775 |
+
"text/plain": [
|
| 776 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 777 |
+
]
|
| 778 |
+
},
|
| 779 |
+
"metadata": {},
|
| 780 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 781 |
+
},
|
| 782 |
+
{
|
| 783 |
+
"data": {
|
| 784 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 785 |
+
"model_id": "1344fe167c4b4a82af62c6b34383b9af",
|
| 786 |
+
"version_major": 2,
|
| 787 |
+
"version_minor": 0
|
| 788 |
+
},
|
| 789 |
+
"text/plain": [
|
| 790 |
+
"chat_template.jinja: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 791 |
+
]
|
| 792 |
+
},
|
| 793 |
+
"metadata": {},
|
| 794 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 795 |
+
},
|
| 796 |
+
{
|
| 797 |
+
"data": {
|
| 798 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 799 |
+
"model_id": "d86855ad68244fe888a4fa50c55eec27",
|
| 800 |
+
"version_major": 2,
|
| 801 |
+
"version_minor": 0
|
| 802 |
+
},
|
| 803 |
+
"text/plain": [
|
| 804 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 805 |
+
]
|
| 806 |
+
},
|
| 807 |
+
"metadata": {},
|
| 808 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 809 |
+
},
|
| 810 |
+
{
|
| 811 |
+
"data": {
|
| 812 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 813 |
+
"model_id": "22c5c72af3b7489c8554ba577bf5491e",
|
| 814 |
+
"version_major": 2,
|
| 815 |
+
"version_minor": 0
|
| 816 |
+
},
|
| 817 |
+
"text/plain": [
|
| 818 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 819 |
+
]
|
| 820 |
+
},
|
| 821 |
+
"metadata": {},
|
| 822 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 823 |
+
},
|
| 824 |
+
{
|
| 825 |
+
"data": {
|
| 826 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 827 |
+
"model_id": "20f8eb7c6d99430cbc9b23c40e782e10",
|
| 828 |
+
"version_major": 2,
|
| 829 |
+
"version_minor": 0
|
| 830 |
+
},
|
| 831 |
+
"text/plain": [
|
| 832 |
+
"training_args.bin: 0%| | 0.00/5.69k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 833 |
+
]
|
| 834 |
+
},
|
| 835 |
+
"metadata": {},
|
| 836 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 837 |
+
},
|
| 838 |
+
{
|
| 839 |
+
"data": {
|
| 840 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 841 |
+
"model_id": "fad7ab9bd4414cc6a59aedc8cbee69f8",
|
| 842 |
+
"version_major": 2,
|
| 843 |
+
"version_minor": 0
|
| 844 |
+
},
|
| 845 |
+
"text/plain": [
|
| 846 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 847 |
+
]
|
| 848 |
+
},
|
| 849 |
+
"metadata": {},
|
| 850 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 851 |
+
},
|
| 852 |
+
{
|
| 853 |
+
"data": {
|
| 854 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 855 |
+
"model_id": "452245470d894f9fa66b26b70c630a05",
|
| 856 |
+
"version_major": 2,
|
| 857 |
+
"version_minor": 0
|
| 858 |
+
},
|
| 859 |
+
"text/plain": [
|
| 860 |
+
"trainer_state.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 861 |
+
]
|
| 862 |
+
},
|
| 863 |
+
"metadata": {},
|
| 864 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 865 |
+
},
|
| 866 |
+
{
|
| 867 |
+
"data": {
|
| 868 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 869 |
+
"model_id": "1c96cfecce5d43ccab4d61e9183a6361",
|
| 870 |
+
"version_major": 2,
|
| 871 |
+
"version_minor": 0
|
| 872 |
+
},
|
| 873 |
+
"text/plain": [
|
| 874 |
+
"adapter_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 875 |
+
]
|
| 876 |
+
},
|
| 877 |
+
"metadata": {},
|
| 878 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 879 |
+
},
|
| 880 |
+
{
|
| 881 |
+
"data": {
|
| 882 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 883 |
+
"model_id": "55b71cc0b0714898a1047204c67e3f5e",
|
| 884 |
+
"version_major": 2,
|
| 885 |
+
"version_minor": 0
|
| 886 |
+
},
|
| 887 |
+
"text/plain": [
|
| 888 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 889 |
+
]
|
| 890 |
+
},
|
| 891 |
+
"metadata": {},
|
| 892 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 893 |
+
},
|
| 894 |
+
{
|
| 895 |
+
"data": {
|
| 896 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 897 |
+
"model_id": "4cee5356e6be465996094abc47c70931",
|
| 898 |
+
"version_major": 2,
|
| 899 |
+
"version_minor": 0
|
| 900 |
+
},
|
| 901 |
+
"text/plain": [
|
| 902 |
+
"adapter_model.safetensors: 0%| | 0.00/52.2M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 903 |
+
]
|
| 904 |
+
},
|
| 905 |
+
"metadata": {},
|
| 906 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 907 |
+
},
|
| 908 |
+
{
|
| 909 |
+
"data": {
|
| 910 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 911 |
+
"model_id": "b8253d204f5e42f092a19c3c6e8316c7",
|
| 912 |
+
"version_major": 2,
|
| 913 |
+
"version_minor": 0
|
| 914 |
+
},
|
| 915 |
+
"text/plain": [
|
| 916 |
+
"rng_state.pth: 0%| | 0.00/14.2k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 917 |
+
]
|
| 918 |
+
},
|
| 919 |
+
"metadata": {},
|
| 920 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 921 |
+
},
|
| 922 |
+
{
|
| 923 |
+
"data": {
|
| 924 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 925 |
+
"model_id": "42eee71433504516855d26d13c90ab3b",
|
| 926 |
+
"version_major": 2,
|
| 927 |
+
"version_minor": 0
|
| 928 |
+
},
|
| 929 |
+
"text/plain": [
|
| 930 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 931 |
+
]
|
| 932 |
+
},
|
| 933 |
+
"metadata": {},
|
| 934 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 935 |
+
},
|
| 936 |
+
{
|
| 937 |
+
"data": {
|
| 938 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 939 |
+
"model_id": "d6703d7c2c7d419ea430fe3e1f6a56cb",
|
| 940 |
+
"version_major": 2,
|
| 941 |
+
"version_minor": 0
|
| 942 |
+
},
|
| 943 |
+
"text/plain": [
|
| 944 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 945 |
+
]
|
| 946 |
+
},
|
| 947 |
+
"metadata": {},
|
| 948 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 949 |
+
},
|
| 950 |
+
{
|
| 951 |
+
"data": {
|
| 952 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 953 |
+
"model_id": "3b10301c21ea4276afdd07993eca0a19",
|
| 954 |
+
"version_major": 2,
|
| 955 |
+
"version_minor": 0
|
| 956 |
+
},
|
| 957 |
+
"text/plain": [
|
| 958 |
+
"optimizer.pt: 0%| | 0.00/27.9M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 959 |
+
]
|
| 960 |
+
},
|
| 961 |
+
"metadata": {},
|
| 962 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 963 |
+
},
|
| 964 |
+
{
|
| 965 |
+
"data": {
|
| 966 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 967 |
+
"model_id": "c123b3f172294ba8875cffb3bc6b31b2",
|
| 968 |
+
"version_major": 2,
|
| 969 |
+
"version_minor": 0
|
| 970 |
+
},
|
| 971 |
+
"text/plain": [
|
| 972 |
+
"chat_template.jinja: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 973 |
+
]
|
| 974 |
+
},
|
| 975 |
+
"metadata": {},
|
| 976 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 977 |
+
},
|
| 978 |
+
{
|
| 979 |
+
"data": {
|
| 980 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 981 |
+
"model_id": "307e15d3b5714686976b7da62dcaf320",
|
| 982 |
+
"version_major": 2,
|
| 983 |
+
"version_minor": 0
|
| 984 |
+
},
|
| 985 |
+
"text/plain": [
|
| 986 |
+
"scheduler.pt: 0%| | 0.00/1.06k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 987 |
+
]
|
| 988 |
+
},
|
| 989 |
+
"metadata": {},
|
| 990 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 991 |
+
},
|
| 992 |
+
{
|
| 993 |
+
"data": {
|
| 994 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 995 |
+
"model_id": "6f82911e58824254831741b3afea0fc3",
|
| 996 |
+
"version_major": 2,
|
| 997 |
+
"version_minor": 0
|
| 998 |
+
},
|
| 999 |
+
"text/plain": [
|
| 1000 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1001 |
+
]
|
| 1002 |
+
},
|
| 1003 |
+
"metadata": {},
|
| 1004 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1005 |
+
},
|
| 1006 |
+
{
|
| 1007 |
+
"data": {
|
| 1008 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1009 |
+
"model_id": "90676c23171e42e8be855325401bfe07",
|
| 1010 |
+
"version_major": 2,
|
| 1011 |
+
"version_minor": 0
|
| 1012 |
+
},
|
| 1013 |
+
"text/plain": [
|
| 1014 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1015 |
+
]
|
| 1016 |
+
},
|
| 1017 |
+
"metadata": {},
|
| 1018 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1019 |
+
},
|
| 1020 |
+
{
|
| 1021 |
+
"data": {
|
| 1022 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1023 |
+
"model_id": "2f4e1ae04b554da78a0c5015e7d0694c",
|
| 1024 |
+
"version_major": 2,
|
| 1025 |
+
"version_minor": 0
|
| 1026 |
+
},
|
| 1027 |
+
"text/plain": [
|
| 1028 |
+
"training_args.bin: 0%| | 0.00/5.69k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1029 |
+
]
|
| 1030 |
+
},
|
| 1031 |
+
"metadata": {},
|
| 1032 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1033 |
+
},
|
| 1034 |
+
{
|
| 1035 |
+
"data": {
|
| 1036 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1037 |
+
"model_id": "f4132763e05c49abafcc2ad0b77e6199",
|
| 1038 |
+
"version_major": 2,
|
| 1039 |
+
"version_minor": 0
|
| 1040 |
+
},
|
| 1041 |
+
"text/plain": [
|
| 1042 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1043 |
+
]
|
| 1044 |
+
},
|
| 1045 |
+
"metadata": {},
|
| 1046 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1047 |
+
},
|
| 1048 |
+
{
|
| 1049 |
+
"data": {
|
| 1050 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1051 |
+
"model_id": "c1d9d4a9b47843d4a72f7a7c671fa0c4",
|
| 1052 |
+
"version_major": 2,
|
| 1053 |
+
"version_minor": 0
|
| 1054 |
+
},
|
| 1055 |
+
"text/plain": [
|
| 1056 |
+
"trainer_state.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1057 |
+
]
|
| 1058 |
+
},
|
| 1059 |
+
"metadata": {},
|
| 1060 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1061 |
+
},
|
| 1062 |
+
{
|
| 1063 |
+
"data": {
|
| 1064 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1065 |
+
"model_id": "73f012af7bb542fd8064d95f21b5c3ca",
|
| 1066 |
+
"version_major": 2,
|
| 1067 |
+
"version_minor": 0
|
| 1068 |
+
},
|
| 1069 |
+
"text/plain": [
|
| 1070 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1071 |
+
]
|
| 1072 |
+
},
|
| 1073 |
+
"metadata": {},
|
| 1074 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1075 |
+
},
|
| 1076 |
+
{
|
| 1077 |
+
"data": {
|
| 1078 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1079 |
+
"model_id": "f949ac2771224c4f954e3e5345a9f163",
|
| 1080 |
+
"version_major": 2,
|
| 1081 |
+
"version_minor": 0
|
| 1082 |
+
},
|
| 1083 |
+
"text/plain": [
|
| 1084 |
+
"adapter_model.safetensors: 0%| | 0.00/52.2M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1085 |
+
]
|
| 1086 |
+
},
|
| 1087 |
+
"metadata": {},
|
| 1088 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1089 |
+
},
|
| 1090 |
+
{
|
| 1091 |
+
"data": {
|
| 1092 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1093 |
+
"model_id": "f1946bd2b37d405298206ff1044d7008",
|
| 1094 |
+
"version_major": 2,
|
| 1095 |
+
"version_minor": 0
|
| 1096 |
+
},
|
| 1097 |
+
"text/plain": [
|
| 1098 |
+
"adapter_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1099 |
+
]
|
| 1100 |
+
},
|
| 1101 |
+
"metadata": {},
|
| 1102 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1103 |
+
},
|
| 1104 |
+
{
|
| 1105 |
+
"data": {
|
| 1106 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1107 |
+
"model_id": "c61731ac8e1f4e1ab7ed5e5bf8844a23",
|
| 1108 |
+
"version_major": 2,
|
| 1109 |
+
"version_minor": 0
|
| 1110 |
+
},
|
| 1111 |
+
"text/plain": [
|
| 1112 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1113 |
+
]
|
| 1114 |
+
},
|
| 1115 |
+
"metadata": {},
|
| 1116 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1117 |
+
},
|
| 1118 |
+
{
|
| 1119 |
+
"data": {
|
| 1120 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1121 |
+
"model_id": "aad5e77aceb947f284ab4b7efb8e8afe",
|
| 1122 |
+
"version_major": 2,
|
| 1123 |
+
"version_minor": 0
|
| 1124 |
+
},
|
| 1125 |
+
"text/plain": [
|
| 1126 |
+
"chat_template.jinja: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1127 |
+
]
|
| 1128 |
+
},
|
| 1129 |
+
"metadata": {},
|
| 1130 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1131 |
+
},
|
| 1132 |
+
{
|
| 1133 |
+
"data": {
|
| 1134 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1135 |
+
"model_id": "36826cd34d05477a98b7d85377f3c33d",
|
| 1136 |
+
"version_major": 2,
|
| 1137 |
+
"version_minor": 0
|
| 1138 |
+
},
|
| 1139 |
+
"text/plain": [
|
| 1140 |
+
"scheduler.pt: 0%| | 0.00/1.06k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1141 |
+
]
|
| 1142 |
+
},
|
| 1143 |
+
"metadata": {},
|
| 1144 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1145 |
+
},
|
| 1146 |
+
{
|
| 1147 |
+
"data": {
|
| 1148 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1149 |
+
"model_id": "6847af04c0204fc4b006de2a54e25cf6",
|
| 1150 |
+
"version_major": 2,
|
| 1151 |
+
"version_minor": 0
|
| 1152 |
+
},
|
| 1153 |
+
"text/plain": [
|
| 1154 |
+
"rng_state.pth: 0%| | 0.00/14.2k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1155 |
+
]
|
| 1156 |
+
},
|
| 1157 |
+
"metadata": {},
|
| 1158 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1159 |
+
},
|
| 1160 |
+
{
|
| 1161 |
+
"data": {
|
| 1162 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1163 |
+
"model_id": "bcc12c14c36c4231847de76808166647",
|
| 1164 |
+
"version_major": 2,
|
| 1165 |
+
"version_minor": 0
|
| 1166 |
+
},
|
| 1167 |
+
"text/plain": [
|
| 1168 |
+
"optimizer.pt: 0%| | 0.00/26.9M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1169 |
+
]
|
| 1170 |
+
},
|
| 1171 |
+
"metadata": {},
|
| 1172 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1173 |
+
},
|
| 1174 |
+
{
|
| 1175 |
+
"data": {
|
| 1176 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1177 |
+
"model_id": "82ffd305ffe74273826b96a4fa8dc9ca",
|
| 1178 |
+
"version_major": 2,
|
| 1179 |
+
"version_minor": 0
|
| 1180 |
+
},
|
| 1181 |
+
"text/plain": [
|
| 1182 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1183 |
+
]
|
| 1184 |
+
},
|
| 1185 |
+
"metadata": {},
|
| 1186 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1187 |
+
},
|
| 1188 |
+
{
|
| 1189 |
+
"data": {
|
| 1190 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1191 |
+
"model_id": "2fc0d49971004c6a886b65d9cbaf97fc",
|
| 1192 |
+
"version_major": 2,
|
| 1193 |
+
"version_minor": 0
|
| 1194 |
+
},
|
| 1195 |
+
"text/plain": [
|
| 1196 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1197 |
+
]
|
| 1198 |
+
},
|
| 1199 |
+
"metadata": {},
|
| 1200 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1201 |
+
},
|
| 1202 |
+
{
|
| 1203 |
+
"data": {
|
| 1204 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1205 |
+
"model_id": "4e264fba49e0418495cf268654fddcb6",
|
| 1206 |
+
"version_major": 2,
|
| 1207 |
+
"version_minor": 0
|
| 1208 |
+
},
|
| 1209 |
+
"text/plain": [
|
| 1210 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1211 |
+
]
|
| 1212 |
+
},
|
| 1213 |
+
"metadata": {},
|
| 1214 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1215 |
+
},
|
| 1216 |
+
{
|
| 1217 |
+
"data": {
|
| 1218 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1219 |
+
"model_id": "44860d4b27c7477f8fb3e661ddda8aa1",
|
| 1220 |
+
"version_major": 2,
|
| 1221 |
+
"version_minor": 0
|
| 1222 |
+
},
|
| 1223 |
+
"text/plain": [
|
| 1224 |
+
"trainer_state.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1225 |
+
]
|
| 1226 |
+
},
|
| 1227 |
+
"metadata": {},
|
| 1228 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1229 |
+
},
|
| 1230 |
+
{
|
| 1231 |
+
"data": {
|
| 1232 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1233 |
+
"model_id": "f5f2fec7db974c3bbee726abbc01b447",
|
| 1234 |
+
"version_major": 2,
|
| 1235 |
+
"version_minor": 0
|
| 1236 |
+
},
|
| 1237 |
+
"text/plain": [
|
| 1238 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1239 |
+
]
|
| 1240 |
+
},
|
| 1241 |
+
"metadata": {},
|
| 1242 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1243 |
+
},
|
| 1244 |
+
{
|
| 1245 |
+
"data": {
|
| 1246 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1247 |
+
"model_id": "9e947db3d50f4d0982a59a6f0a871467",
|
| 1248 |
+
"version_major": 2,
|
| 1249 |
+
"version_minor": 0
|
| 1250 |
+
},
|
| 1251 |
+
"text/plain": [
|
| 1252 |
+
"training_args.bin: 0%| | 0.00/5.69k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1253 |
+
]
|
| 1254 |
+
},
|
| 1255 |
+
"metadata": {},
|
| 1256 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1257 |
+
},
|
| 1258 |
+
{
|
| 1259 |
+
"data": {
|
| 1260 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1261 |
+
"model_id": "556579c2c7a34c65b0fc5591a69ba5de",
|
| 1262 |
+
"version_major": 2,
|
| 1263 |
+
"version_minor": 0
|
| 1264 |
+
},
|
| 1265 |
+
"text/plain": [
|
| 1266 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1267 |
+
]
|
| 1268 |
+
},
|
| 1269 |
+
"metadata": {},
|
| 1270 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1271 |
+
},
|
| 1272 |
+
{
|
| 1273 |
+
"data": {
|
| 1274 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1275 |
+
"model_id": "031d3a4e6b8a4393aaba13845363387f",
|
| 1276 |
+
"version_major": 2,
|
| 1277 |
+
"version_minor": 0
|
| 1278 |
+
},
|
| 1279 |
+
"text/plain": [
|
| 1280 |
+
"adapter_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1281 |
+
]
|
| 1282 |
+
},
|
| 1283 |
+
"metadata": {},
|
| 1284 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1285 |
+
},
|
| 1286 |
+
{
|
| 1287 |
+
"data": {
|
| 1288 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1289 |
+
"model_id": "3b11883b972a453eb450c5503c2600d4",
|
| 1290 |
+
"version_major": 2,
|
| 1291 |
+
"version_minor": 0
|
| 1292 |
+
},
|
| 1293 |
+
"text/plain": [
|
| 1294 |
+
"adapter_model.safetensors: 0%| | 0.00/52.2M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1295 |
+
]
|
| 1296 |
+
},
|
| 1297 |
+
"metadata": {},
|
| 1298 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1299 |
+
},
|
| 1300 |
+
{
|
| 1301 |
+
"data": {
|
| 1302 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1303 |
+
"model_id": "60fe0cae525a4b018eef8e8dbdb8b163",
|
| 1304 |
+
"version_major": 2,
|
| 1305 |
+
"version_minor": 0
|
| 1306 |
+
},
|
| 1307 |
+
"text/plain": [
|
| 1308 |
+
"chat_template.jinja: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1309 |
+
]
|
| 1310 |
+
},
|
| 1311 |
+
"metadata": {},
|
| 1312 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1313 |
+
},
|
| 1314 |
+
{
|
| 1315 |
+
"data": {
|
| 1316 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1317 |
+
"model_id": "48d98a0ee3c2445da6cfbbb312fc4865",
|
| 1318 |
+
"version_major": 2,
|
| 1319 |
+
"version_minor": 0
|
| 1320 |
+
},
|
| 1321 |
+
"text/plain": [
|
| 1322 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1323 |
+
]
|
| 1324 |
+
},
|
| 1325 |
+
"metadata": {},
|
| 1326 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1327 |
+
},
|
| 1328 |
+
{
|
| 1329 |
+
"data": {
|
| 1330 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1331 |
+
"model_id": "002783acbac0477794850f2d776ce4d8",
|
| 1332 |
+
"version_major": 2,
|
| 1333 |
+
"version_minor": 0
|
| 1334 |
+
},
|
| 1335 |
+
"text/plain": [
|
| 1336 |
+
"optimizer.pt: 0%| | 0.00/26.9M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1337 |
+
]
|
| 1338 |
+
},
|
| 1339 |
+
"metadata": {},
|
| 1340 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1341 |
+
},
|
| 1342 |
+
{
|
| 1343 |
+
"data": {
|
| 1344 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1345 |
+
"model_id": "40bb634f9aa64882a676dec3ea6be102",
|
| 1346 |
+
"version_major": 2,
|
| 1347 |
+
"version_minor": 0
|
| 1348 |
+
},
|
| 1349 |
+
"text/plain": [
|
| 1350 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1351 |
+
]
|
| 1352 |
+
},
|
| 1353 |
+
"metadata": {},
|
| 1354 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1355 |
+
},
|
| 1356 |
+
{
|
| 1357 |
+
"data": {
|
| 1358 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1359 |
+
"model_id": "d2ad9c270e03469cb5ad524e1f90dcab",
|
| 1360 |
+
"version_major": 2,
|
| 1361 |
+
"version_minor": 0
|
| 1362 |
+
},
|
| 1363 |
+
"text/plain": [
|
| 1364 |
+
"scheduler.pt: 0%| | 0.00/1.06k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1365 |
+
]
|
| 1366 |
+
},
|
| 1367 |
+
"metadata": {},
|
| 1368 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1369 |
+
},
|
| 1370 |
+
{
|
| 1371 |
+
"data": {
|
| 1372 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1373 |
+
"model_id": "0dbe086e672c48f39ca534979ea62a7e",
|
| 1374 |
+
"version_major": 2,
|
| 1375 |
+
"version_minor": 0
|
| 1376 |
+
},
|
| 1377 |
+
"text/plain": [
|
| 1378 |
+
"rng_state.pth: 0%| | 0.00/14.2k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1379 |
+
]
|
| 1380 |
+
},
|
| 1381 |
+
"metadata": {},
|
| 1382 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1383 |
+
},
|
| 1384 |
+
{
|
| 1385 |
+
"data": {
|
| 1386 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1387 |
+
"model_id": "202958e6b5154aa28e825f7f0d76518a",
|
| 1388 |
+
"version_major": 2,
|
| 1389 |
+
"version_minor": 0
|
| 1390 |
+
},
|
| 1391 |
+
"text/plain": [
|
| 1392 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1393 |
+
]
|
| 1394 |
+
},
|
| 1395 |
+
"metadata": {},
|
| 1396 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1397 |
+
},
|
| 1398 |
+
{
|
| 1399 |
+
"data": {
|
| 1400 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1401 |
+
"model_id": "72fde697941843f28c62b5a719f55dcc",
|
| 1402 |
+
"version_major": 2,
|
| 1403 |
+
"version_minor": 0
|
| 1404 |
+
},
|
| 1405 |
+
"text/plain": [
|
| 1406 |
+
"training_args.bin: 0%| | 0.00/5.69k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1407 |
+
]
|
| 1408 |
+
},
|
| 1409 |
+
"metadata": {},
|
| 1410 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1411 |
+
},
|
| 1412 |
+
{
|
| 1413 |
+
"data": {
|
| 1414 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1415 |
+
"model_id": "e52395d696fa4a7b9b3f053b2b13479c",
|
| 1416 |
+
"version_major": 2,
|
| 1417 |
+
"version_minor": 0
|
| 1418 |
+
},
|
| 1419 |
+
"text/plain": [
|
| 1420 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1421 |
+
]
|
| 1422 |
+
},
|
| 1423 |
+
"metadata": {},
|
| 1424 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1425 |
+
},
|
| 1426 |
+
{
|
| 1427 |
+
"data": {
|
| 1428 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1429 |
+
"model_id": "cb2cab545d20446ca9860c6e0c744f08",
|
| 1430 |
+
"version_major": 2,
|
| 1431 |
+
"version_minor": 0
|
| 1432 |
+
},
|
| 1433 |
+
"text/plain": [
|
| 1434 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1435 |
+
]
|
| 1436 |
+
},
|
| 1437 |
+
"metadata": {},
|
| 1438 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1439 |
+
},
|
| 1440 |
+
{
|
| 1441 |
+
"data": {
|
| 1442 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1443 |
+
"model_id": "79bb8b57de3d4b92a9b1884841a04f4a",
|
| 1444 |
+
"version_major": 2,
|
| 1445 |
+
"version_minor": 0
|
| 1446 |
+
},
|
| 1447 |
+
"text/plain": [
|
| 1448 |
+
"trainer_state.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1449 |
+
]
|
| 1450 |
+
},
|
| 1451 |
+
"metadata": {},
|
| 1452 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1453 |
+
},
|
| 1454 |
+
{
|
| 1455 |
+
"data": {
|
| 1456 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1457 |
+
"model_id": "154d6d0220e04e0c86b639060a6042da",
|
| 1458 |
+
"version_major": 2,
|
| 1459 |
+
"version_minor": 0
|
| 1460 |
+
},
|
| 1461 |
+
"text/plain": [
|
| 1462 |
+
"adapter_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1463 |
+
]
|
| 1464 |
+
},
|
| 1465 |
+
"metadata": {},
|
| 1466 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1467 |
+
},
|
| 1468 |
+
{
|
| 1469 |
+
"data": {
|
| 1470 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1471 |
+
"model_id": "0a74b826be3a4178a2d9faf06600b94b",
|
| 1472 |
+
"version_major": 2,
|
| 1473 |
+
"version_minor": 0
|
| 1474 |
+
},
|
| 1475 |
+
"text/plain": [
|
| 1476 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1477 |
+
]
|
| 1478 |
+
},
|
| 1479 |
+
"metadata": {},
|
| 1480 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1481 |
+
},
|
| 1482 |
+
{
|
| 1483 |
+
"data": {
|
| 1484 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1485 |
+
"model_id": "5db2bfac9cfa4fd49c782d7a624263f7",
|
| 1486 |
+
"version_major": 2,
|
| 1487 |
+
"version_minor": 0
|
| 1488 |
+
},
|
| 1489 |
+
"text/plain": [
|
| 1490 |
+
"adapter_model.safetensors: 0%| | 0.00/52.2M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1491 |
+
]
|
| 1492 |
+
},
|
| 1493 |
+
"metadata": {},
|
| 1494 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1495 |
+
},
|
| 1496 |
+
{
|
| 1497 |
+
"data": {
|
| 1498 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1499 |
+
"model_id": "f3d1fed2dd71454aae8184d3ba918e1b",
|
| 1500 |
+
"version_major": 2,
|
| 1501 |
+
"version_minor": 0
|
| 1502 |
+
},
|
| 1503 |
+
"text/plain": [
|
| 1504 |
+
"optimizer.pt: 0%| | 0.00/26.9M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1505 |
+
]
|
| 1506 |
+
},
|
| 1507 |
+
"metadata": {},
|
| 1508 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1509 |
+
},
|
| 1510 |
+
{
|
| 1511 |
+
"data": {
|
| 1512 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1513 |
+
"model_id": "25f57b98bcac40a5818eecb0aed60cc3",
|
| 1514 |
+
"version_major": 2,
|
| 1515 |
+
"version_minor": 0
|
| 1516 |
+
},
|
| 1517 |
+
"text/plain": [
|
| 1518 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1519 |
+
]
|
| 1520 |
+
},
|
| 1521 |
+
"metadata": {},
|
| 1522 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1523 |
+
},
|
| 1524 |
+
{
|
| 1525 |
+
"data": {
|
| 1526 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1527 |
+
"model_id": "93ed4767a81b4ee6ab7df93c90acb7d9",
|
| 1528 |
+
"version_major": 2,
|
| 1529 |
+
"version_minor": 0
|
| 1530 |
+
},
|
| 1531 |
+
"text/plain": [
|
| 1532 |
+
"chat_template.jinja: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1533 |
+
]
|
| 1534 |
+
},
|
| 1535 |
+
"metadata": {},
|
| 1536 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1537 |
+
},
|
| 1538 |
+
{
|
| 1539 |
+
"data": {
|
| 1540 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1541 |
+
"model_id": "6b35aa4068194222aa5d397781074b38",
|
| 1542 |
+
"version_major": 2,
|
| 1543 |
+
"version_minor": 0
|
| 1544 |
+
},
|
| 1545 |
+
"text/plain": [
|
| 1546 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1547 |
+
]
|
| 1548 |
+
},
|
| 1549 |
+
"metadata": {},
|
| 1550 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1551 |
+
},
|
| 1552 |
+
{
|
| 1553 |
+
"data": {
|
| 1554 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1555 |
+
"model_id": "8c34b00945b94454ae3c40cd30b16579",
|
| 1556 |
+
"version_major": 2,
|
| 1557 |
+
"version_minor": 0
|
| 1558 |
+
},
|
| 1559 |
+
"text/plain": [
|
| 1560 |
+
"scheduler.pt: 0%| | 0.00/1.06k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1561 |
+
]
|
| 1562 |
+
},
|
| 1563 |
+
"metadata": {},
|
| 1564 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1565 |
+
},
|
| 1566 |
+
{
|
| 1567 |
+
"data": {
|
| 1568 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1569 |
+
"model_id": "4e1c1c2e2a6941f48c33994faf886383",
|
| 1570 |
+
"version_major": 2,
|
| 1571 |
+
"version_minor": 0
|
| 1572 |
+
},
|
| 1573 |
+
"text/plain": [
|
| 1574 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1575 |
+
]
|
| 1576 |
+
},
|
| 1577 |
+
"metadata": {},
|
| 1578 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1579 |
+
},
|
| 1580 |
+
{
|
| 1581 |
+
"data": {
|
| 1582 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1583 |
+
"model_id": "687fab083e164ae4a270660822484485",
|
| 1584 |
+
"version_major": 2,
|
| 1585 |
+
"version_minor": 0
|
| 1586 |
+
},
|
| 1587 |
+
"text/plain": [
|
| 1588 |
+
"rng_state.pth: 0%| | 0.00/14.2k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1589 |
+
]
|
| 1590 |
+
},
|
| 1591 |
+
"metadata": {},
|
| 1592 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1593 |
+
},
|
| 1594 |
+
{
|
| 1595 |
+
"data": {
|
| 1596 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1597 |
+
"model_id": "e20bcf60b1f64edb856d8acd901fcdd1",
|
| 1598 |
+
"version_major": 2,
|
| 1599 |
+
"version_minor": 0
|
| 1600 |
+
},
|
| 1601 |
+
"text/plain": [
|
| 1602 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1603 |
+
]
|
| 1604 |
+
},
|
| 1605 |
+
"metadata": {},
|
| 1606 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1607 |
+
},
|
| 1608 |
+
{
|
| 1609 |
+
"data": {
|
| 1610 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1611 |
+
"model_id": "6ca2c051ed67417189dc1ac32c010707",
|
| 1612 |
+
"version_major": 2,
|
| 1613 |
+
"version_minor": 0
|
| 1614 |
+
},
|
| 1615 |
+
"text/plain": [
|
| 1616 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1617 |
+
]
|
| 1618 |
+
},
|
| 1619 |
+
"metadata": {},
|
| 1620 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1621 |
+
},
|
| 1622 |
+
{
|
| 1623 |
+
"data": {
|
| 1624 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1625 |
+
"model_id": "9a5af95d6d914872ada37387e1c1f156",
|
| 1626 |
+
"version_major": 2,
|
| 1627 |
+
"version_minor": 0
|
| 1628 |
+
},
|
| 1629 |
+
"text/plain": [
|
| 1630 |
+
"training_args.bin: 0%| | 0.00/5.69k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1631 |
+
]
|
| 1632 |
+
},
|
| 1633 |
+
"metadata": {},
|
| 1634 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1635 |
+
},
|
| 1636 |
+
{
|
| 1637 |
+
"data": {
|
| 1638 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1639 |
+
"model_id": "4aa58f9a73a444a89e5838fb82fed160",
|
| 1640 |
+
"version_major": 2,
|
| 1641 |
+
"version_minor": 0
|
| 1642 |
+
},
|
| 1643 |
+
"text/plain": [
|
| 1644 |
+
"trainer_state.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1645 |
+
]
|
| 1646 |
+
},
|
| 1647 |
+
"metadata": {},
|
| 1648 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1649 |
+
},
|
| 1650 |
+
{
|
| 1651 |
+
"data": {
|
| 1652 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1653 |
+
"model_id": "6cd3993a245c4e8b928628522b04dac2",
|
| 1654 |
+
"version_major": 2,
|
| 1655 |
+
"version_minor": 0
|
| 1656 |
+
},
|
| 1657 |
+
"text/plain": [
|
| 1658 |
+
"README.md: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1659 |
+
]
|
| 1660 |
+
},
|
| 1661 |
+
"metadata": {},
|
| 1662 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1663 |
+
},
|
| 1664 |
+
{
|
| 1665 |
+
"data": {
|
| 1666 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1667 |
+
"model_id": "055ce4ba2cac4733aca57706e79c1683",
|
| 1668 |
+
"version_major": 2,
|
| 1669 |
+
"version_minor": 0
|
| 1670 |
+
},
|
| 1671 |
+
"text/plain": [
|
| 1672 |
+
"adapter_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1673 |
+
]
|
| 1674 |
+
},
|
| 1675 |
+
"metadata": {},
|
| 1676 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1677 |
+
},
|
| 1678 |
+
{
|
| 1679 |
+
"data": {
|
| 1680 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1681 |
+
"model_id": "32fca4f49911486c8cc297634a04157f",
|
| 1682 |
+
"version_major": 2,
|
| 1683 |
+
"version_minor": 0
|
| 1684 |
+
},
|
| 1685 |
+
"text/plain": [
|
| 1686 |
+
"rng_state.pth: 0%| | 0.00/14.2k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1687 |
+
]
|
| 1688 |
+
},
|
| 1689 |
+
"metadata": {},
|
| 1690 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1691 |
+
},
|
| 1692 |
+
{
|
| 1693 |
+
"data": {
|
| 1694 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1695 |
+
"model_id": "68e13028ce7f4320bdf0b9335d51c6f2",
|
| 1696 |
+
"version_major": 2,
|
| 1697 |
+
"version_minor": 0
|
| 1698 |
+
},
|
| 1699 |
+
"text/plain": [
|
| 1700 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1701 |
+
]
|
| 1702 |
+
},
|
| 1703 |
+
"metadata": {},
|
| 1704 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1705 |
+
},
|
| 1706 |
+
{
|
| 1707 |
+
"data": {
|
| 1708 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1709 |
+
"model_id": "efdf554a1ccd4b5d9c113f8901e3d430",
|
| 1710 |
+
"version_major": 2,
|
| 1711 |
+
"version_minor": 0
|
| 1712 |
+
},
|
| 1713 |
+
"text/plain": [
|
| 1714 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1715 |
+
]
|
| 1716 |
+
},
|
| 1717 |
+
"metadata": {},
|
| 1718 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1719 |
+
},
|
| 1720 |
+
{
|
| 1721 |
+
"data": {
|
| 1722 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1723 |
+
"model_id": "86bdbff7352249688119c2b1cc462ea4",
|
| 1724 |
+
"version_major": 2,
|
| 1725 |
+
"version_minor": 0
|
| 1726 |
+
},
|
| 1727 |
+
"text/plain": [
|
| 1728 |
+
"chat_template.jinja: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1729 |
+
]
|
| 1730 |
+
},
|
| 1731 |
+
"metadata": {},
|
| 1732 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1733 |
+
},
|
| 1734 |
+
{
|
| 1735 |
+
"data": {
|
| 1736 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1737 |
+
"model_id": "7e65f555310c4edeb2ab116b59ac31e0",
|
| 1738 |
+
"version_major": 2,
|
| 1739 |
+
"version_minor": 0
|
| 1740 |
+
},
|
| 1741 |
+
"text/plain": [
|
| 1742 |
+
"optimizer.pt: 0%| | 0.00/26.9M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1743 |
+
]
|
| 1744 |
+
},
|
| 1745 |
+
"metadata": {},
|
| 1746 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1747 |
+
},
|
| 1748 |
+
{
|
| 1749 |
+
"data": {
|
| 1750 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1751 |
+
"model_id": "ddbaef03044940b793150c8824b4c2f0",
|
| 1752 |
+
"version_major": 2,
|
| 1753 |
+
"version_minor": 0
|
| 1754 |
+
},
|
| 1755 |
+
"text/plain": [
|
| 1756 |
+
"scheduler.pt: 0%| | 0.00/1.06k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1757 |
+
]
|
| 1758 |
+
},
|
| 1759 |
+
"metadata": {},
|
| 1760 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1761 |
+
},
|
| 1762 |
+
{
|
| 1763 |
+
"data": {
|
| 1764 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1765 |
+
"model_id": "72f635a821c54a248dffb183f0a5647e",
|
| 1766 |
+
"version_major": 2,
|
| 1767 |
+
"version_minor": 0
|
| 1768 |
+
},
|
| 1769 |
+
"text/plain": [
|
| 1770 |
+
"adapter_model.safetensors: 0%| | 0.00/52.2M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1771 |
+
]
|
| 1772 |
+
},
|
| 1773 |
+
"metadata": {},
|
| 1774 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1775 |
+
},
|
| 1776 |
+
{
|
| 1777 |
+
"data": {
|
| 1778 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1779 |
+
"model_id": "e804e55275374353824efae70cd11644",
|
| 1780 |
+
"version_major": 2,
|
| 1781 |
+
"version_minor": 0
|
| 1782 |
+
},
|
| 1783 |
+
"text/plain": [
|
| 1784 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1785 |
+
]
|
| 1786 |
+
},
|
| 1787 |
+
"metadata": {},
|
| 1788 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1789 |
+
},
|
| 1790 |
+
{
|
| 1791 |
+
"data": {
|
| 1792 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1793 |
+
"model_id": "bf93017804e44e8387f56ece0ab26652",
|
| 1794 |
+
"version_major": 2,
|
| 1795 |
+
"version_minor": 0
|
| 1796 |
+
},
|
| 1797 |
+
"text/plain": [
|
| 1798 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1799 |
+
]
|
| 1800 |
+
},
|
| 1801 |
+
"metadata": {},
|
| 1802 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1803 |
+
},
|
| 1804 |
+
{
|
| 1805 |
+
"data": {
|
| 1806 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1807 |
+
"model_id": "1a222f15ee7f4c83a9083e89b12b908d",
|
| 1808 |
+
"version_major": 2,
|
| 1809 |
+
"version_minor": 0
|
| 1810 |
+
},
|
| 1811 |
+
"text/plain": [
|
| 1812 |
+
"training_args.bin: 0%| | 0.00/5.69k [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1813 |
+
]
|
| 1814 |
+
},
|
| 1815 |
+
"metadata": {},
|
| 1816 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1817 |
+
},
|
| 1818 |
+
{
|
| 1819 |
+
"data": {
|
| 1820 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1821 |
+
"model_id": "5e7b82b2fca442fe8a90ad1429a5c6eb",
|
| 1822 |
+
"version_major": 2,
|
| 1823 |
+
"version_minor": 0
|
| 1824 |
+
},
|
| 1825 |
+
"text/plain": [
|
| 1826 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1827 |
+
]
|
| 1828 |
+
},
|
| 1829 |
+
"metadata": {},
|
| 1830 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1831 |
+
},
|
| 1832 |
+
{
|
| 1833 |
+
"data": {
|
| 1834 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1835 |
+
"model_id": "28015ab4e08046e18042414523edb196",
|
| 1836 |
+
"version_major": 2,
|
| 1837 |
+
"version_minor": 0
|
| 1838 |
+
},
|
| 1839 |
+
"text/plain": [
|
| 1840 |
+
"trainer_state.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1841 |
+
]
|
| 1842 |
+
},
|
| 1843 |
+
"metadata": {},
|
| 1844 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1845 |
+
},
|
| 1846 |
+
{
|
| 1847 |
+
"data": {
|
| 1848 |
+
"text/plain": [
|
| 1849 |
+
"'/kaggle/working/Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA'"
|
| 1850 |
+
]
|
| 1851 |
+
},
|
| 1852 |
+
"execution_count": 6,
|
| 1853 |
+
"metadata": {},
|
| 1854 |
+
"output_type": "execute_result"
|
| 1855 |
+
}
|
| 1856 |
+
],
|
| 1857 |
+
"source": [
|
| 1858 |
+
"from huggingface_hub import HfApi\n",
|
| 1859 |
+
"from huggingface_hub import snapshot_download\n",
|
| 1860 |
+
"import os\n",
|
| 1861 |
+
"api = HfApi()\n",
|
| 1862 |
+
"\n",
|
| 1863 |
+
"repo_id = \"danhtran2mind/Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA\"\n",
|
| 1864 |
+
"save_path = \"Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA\"\n",
|
| 1865 |
+
"\n",
|
| 1866 |
+
"# Create the directory if it doesn't exist\n",
|
| 1867 |
+
"os.makedirs(save_path, exist_ok=True)\n",
|
| 1868 |
+
"\n",
|
| 1869 |
+
"# Download the dataset\n",
|
| 1870 |
+
"snapshot_download(repo_id=repo_id, repo_type=\"model\", local_dir=save_path)"
|
| 1871 |
+
]
|
| 1872 |
+
},
|
| 1873 |
+
{
|
| 1874 |
+
"cell_type": "code",
|
| 1875 |
+
"execution_count": 7,
|
| 1876 |
+
"metadata": {
|
| 1877 |
+
"execution": {
|
| 1878 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:46:33.995484Z",
|
| 1879 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:46:33.995208Z",
|
| 1880 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:46:57.755887Z",
|
| 1881 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:46:57.755331Z",
|
| 1882 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:46:33.995460Z"
|
| 1883 |
+
},
|
| 1884 |
+
"trusted": true
|
| 1885 |
+
},
|
| 1886 |
+
"outputs": [
|
| 1887 |
+
{
|
| 1888 |
+
"name": "stdout",
|
| 1889 |
+
"output_type": "stream",
|
| 1890 |
+
"text": [
|
| 1891 |
+
"==((====))== Unsloth 2025.6.9: Fast Gemma3 patching. Transformers: 4.52.4.\n",
|
| 1892 |
+
" \\\\ /| Tesla T4. Num GPUs = 1. Max memory: 14.741 GB. Platform: Linux.\n",
|
| 1893 |
+
"O^O/ \\_/ \\ Torch: 2.6.0+cu124. CUDA: 7.5. CUDA Toolkit: 12.4. Triton: 3.2.0\n",
|
| 1894 |
+
"\\ / Bfloat16 = FALSE. FA [Xformers = 0.0.29.post3. FA2 = False]\n",
|
| 1895 |
+
" \"-____-\" Free license: http://github.com/unslothai/unsloth\n",
|
| 1896 |
+
"Unsloth: Fast downloading is enabled - ignore downloading bars which are red colored!\n",
|
| 1897 |
+
"Unsloth: Using float16 precision for gemma3 won't work! Using float32.\n"
|
| 1898 |
+
]
|
| 1899 |
+
},
|
| 1900 |
+
{
|
| 1901 |
+
"data": {
|
| 1902 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1903 |
+
"model_id": "b180e4eaf5e94ab8abbd842e3e3daf74",
|
| 1904 |
+
"version_major": 2,
|
| 1905 |
+
"version_minor": 0
|
| 1906 |
+
},
|
| 1907 |
+
"text/plain": [
|
| 1908 |
+
"model.safetensors: 0%| | 0.00/1.00G [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1909 |
+
]
|
| 1910 |
+
},
|
| 1911 |
+
"metadata": {},
|
| 1912 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1913 |
+
},
|
| 1914 |
+
{
|
| 1915 |
+
"data": {
|
| 1916 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1917 |
+
"model_id": "1e2dd9b3cfbd4382a4af06689c1f1872",
|
| 1918 |
+
"version_major": 2,
|
| 1919 |
+
"version_minor": 0
|
| 1920 |
+
},
|
| 1921 |
+
"text/plain": [
|
| 1922 |
+
"generation_config.json: 0%| | 0.00/233 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1923 |
+
]
|
| 1924 |
+
},
|
| 1925 |
+
"metadata": {},
|
| 1926 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1927 |
+
},
|
| 1928 |
+
{
|
| 1929 |
+
"data": {
|
| 1930 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1931 |
+
"model_id": "9ec77310502d43f4aef8fc3f76a210c0",
|
| 1932 |
+
"version_major": 2,
|
| 1933 |
+
"version_minor": 0
|
| 1934 |
+
},
|
| 1935 |
+
"text/plain": [
|
| 1936 |
+
"tokenizer_config.json: 0.00B [00:00, ?B/s]"
|
| 1937 |
+
]
|
| 1938 |
+
},
|
| 1939 |
+
"metadata": {},
|
| 1940 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1941 |
+
},
|
| 1942 |
+
{
|
| 1943 |
+
"data": {
|
| 1944 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1945 |
+
"model_id": "744ba5c715a24db596a570fb801a9929",
|
| 1946 |
+
"version_major": 2,
|
| 1947 |
+
"version_minor": 0
|
| 1948 |
+
},
|
| 1949 |
+
"text/plain": [
|
| 1950 |
+
"tokenizer.model: 0%| | 0.00/4.69M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1951 |
+
]
|
| 1952 |
+
},
|
| 1953 |
+
"metadata": {},
|
| 1954 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1955 |
+
},
|
| 1956 |
+
{
|
| 1957 |
+
"data": {
|
| 1958 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1959 |
+
"model_id": "bc3e4cec4e9a4fefb58f4dd1b2441771",
|
| 1960 |
+
"version_major": 2,
|
| 1961 |
+
"version_minor": 0
|
| 1962 |
+
},
|
| 1963 |
+
"text/plain": [
|
| 1964 |
+
"tokenizer.json: 0%| | 0.00/33.4M [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1965 |
+
]
|
| 1966 |
+
},
|
| 1967 |
+
"metadata": {},
|
| 1968 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1969 |
+
},
|
| 1970 |
+
{
|
| 1971 |
+
"data": {
|
| 1972 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1973 |
+
"model_id": "ad8be6fe12c34919ab05f89e65b59aa9",
|
| 1974 |
+
"version_major": 2,
|
| 1975 |
+
"version_minor": 0
|
| 1976 |
+
},
|
| 1977 |
+
"text/plain": [
|
| 1978 |
+
"added_tokens.json: 0%| | 0.00/35.0 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1979 |
+
]
|
| 1980 |
+
},
|
| 1981 |
+
"metadata": {},
|
| 1982 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1983 |
+
},
|
| 1984 |
+
{
|
| 1985 |
+
"data": {
|
| 1986 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 1987 |
+
"model_id": "5c102f79e0614d7384d922076b85c962",
|
| 1988 |
+
"version_major": 2,
|
| 1989 |
+
"version_minor": 0
|
| 1990 |
+
},
|
| 1991 |
+
"text/plain": [
|
| 1992 |
+
"special_tokens_map.json: 0%| | 0.00/670 [00:00<?, ?B/s]"
|
| 1993 |
+
]
|
| 1994 |
+
},
|
| 1995 |
+
"metadata": {},
|
| 1996 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 1997 |
+
},
|
| 1998 |
+
{
|
| 1999 |
+
"name": "stdout",
|
| 2000 |
+
"output_type": "stream",
|
| 2001 |
+
"text": [
|
| 2002 |
+
"Unsloth: Making `model.base_model.model.model` require gradients\n"
|
| 2003 |
+
]
|
| 2004 |
+
}
|
| 2005 |
+
],
|
| 2006 |
+
"source": [
|
| 2007 |
+
"from unsloth import FastLanguageModel\n",
|
| 2008 |
+
"import torch\n",
|
| 2009 |
+
"\n",
|
| 2010 |
+
"model_id = \"google/gemma-3-1b-it\"\n",
|
| 2011 |
+
"\n",
|
| 2012 |
+
"# Load the model and tokenizer\n",
|
| 2013 |
+
"model, tokenizer = FastModel.from_pretrained(\n",
|
| 2014 |
+
" model_name = model_id,\n",
|
| 2015 |
+
" max_seq_length = 2048, # Choose any for long context!\n",
|
| 2016 |
+
" load_in_4bit = True, # 4 bit quantization to reduce memory\n",
|
| 2017 |
+
" load_in_8bit = False, # [NEW!] A bit more accurate, uses 2x memory\n",
|
| 2018 |
+
" full_finetuning = False, # [NEW!] We have full finetuning now!\n",
|
| 2019 |
+
" # token = \"hf_...\", # use one if using gated models\n",
|
| 2020 |
+
")\n",
|
| 2021 |
+
"\n",
|
| 2022 |
+
"model = FastModel.get_peft_model(\n",
|
| 2023 |
+
" model,\n",
|
| 2024 |
+
" finetune_vision_layers = False, # Turn off for just text!\n",
|
| 2025 |
+
" finetune_language_layers = True, # Should leave on!\n",
|
| 2026 |
+
" finetune_attention_modules = True, # Attention good for GRPO\n",
|
| 2027 |
+
" finetune_mlp_modules = True, # SHould leave on always!\n",
|
| 2028 |
+
"\n",
|
| 2029 |
+
" r = 16, # Larger = higher accuracy, but might overfit\n",
|
| 2030 |
+
" lora_alpha = 8, # Recommended alpha == r at least\n",
|
| 2031 |
+
" lora_dropout = 0,\n",
|
| 2032 |
+
" bias = \"none\",\n",
|
| 2033 |
+
" random_state = 42,\n",
|
| 2034 |
+
")\n",
|
| 2035 |
+
"\n",
|
| 2036 |
+
"tokenizer = get_chat_template(\n",
|
| 2037 |
+
" tokenizer,\n",
|
| 2038 |
+
" chat_template = \"gemma-3\",\n",
|
| 2039 |
+
")"
|
| 2040 |
+
]
|
| 2041 |
+
},
|
| 2042 |
+
{
|
| 2043 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2044 |
+
"execution_count": 8,
|
| 2045 |
+
"metadata": {
|
| 2046 |
+
"execution": {
|
| 2047 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:46:57.756794Z",
|
| 2048 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:46:57.756575Z",
|
| 2049 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:46:57.762128Z",
|
| 2050 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:46:57.761350Z",
|
| 2051 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:46:57.756777Z"
|
| 2052 |
+
},
|
| 2053 |
+
"trusted": true
|
| 2054 |
+
},
|
| 2055 |
+
"outputs": [],
|
| 2056 |
+
"source": [
|
| 2057 |
+
"def convert_squad_sample_to_conversation(sample):\n",
|
| 2058 |
+
" # get the question and context for this sample\n",
|
| 2059 |
+
" question = sample['question']\n",
|
| 2060 |
+
" context = sample['context']\n",
|
| 2061 |
+
"\n",
|
| 2062 |
+
" answers = sample['answer']\n",
|
| 2063 |
+
" if len(answers) == 0 :\n",
|
| 2064 |
+
" answer = \"The context does not provide an answer...\"\n",
|
| 2065 |
+
" else:\n",
|
| 2066 |
+
" answer = sample['answer']\n",
|
| 2067 |
+
"\n",
|
| 2068 |
+
" # now we define an initial model prompt defining the task and giving the model the context passage\n",
|
| 2069 |
+
" instruction_prompt_template = '''Bạn là một trợ lý hữu ích được giao nhiệm vụ trích xuất các đoạn văn trả lời câu hỏi của người dùng từ một ngữ cảnh cho trước. Xuất ra các đoạn văn chính xác từng từ một trả lời câu hỏi của người dùng. Không xuất ra bất kỳ văn bản nào khác ngoài các đoạn văn trong ngữ cảnh. Xuất ra lượng tối thiểu để trả lời câu hỏi, ví dụ chỉ 2-3 từ từ đoạn văn. Nếu không thể tìm thấy câu trả lời trong ngữ cảnh, xuất ra 'Ngữ cảnh không cung cấp câu trả lời...'\n",
|
| 2070 |
+
"\n",
|
| 2071 |
+
" Ngữ cảnh: {context}'''\n",
|
| 2072 |
+
"\n",
|
| 2073 |
+
" # now we'll convert these into a list of messages for our conversation\n",
|
| 2074 |
+
" messages = [\n",
|
| 2075 |
+
" {\"role\": \"system\", \"content\": instruction_prompt_template.format(context=context)},\n",
|
| 2076 |
+
" {\"role\": \"user\", \"content\": question},\n",
|
| 2077 |
+
" {\"role\": \"assistant\", \"content\": answer}\n",
|
| 2078 |
+
" ]\n",
|
| 2079 |
+
" \n",
|
| 2080 |
+
" sample_conversation = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)\n",
|
| 2081 |
+
" return {\"text\": sample_conversation, \"messages\": messages, \"answer\": answer}\n"
|
| 2082 |
+
]
|
| 2083 |
+
},
|
| 2084 |
+
{
|
| 2085 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2086 |
+
"execution_count": 9,
|
| 2087 |
+
"metadata": {
|
| 2088 |
+
"execution": {
|
| 2089 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:46:57.763088Z",
|
| 2090 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:46:57.762898Z",
|
| 2091 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:47:02.542535Z",
|
| 2092 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:47:02.541604Z",
|
| 2093 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:46:57.763073Z"
|
| 2094 |
+
},
|
| 2095 |
+
"trusted": true
|
| 2096 |
+
},
|
| 2097 |
+
"outputs": [
|
| 2098 |
+
{
|
| 2099 |
+
"data": {
|
| 2100 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 2101 |
+
"model_id": "22ce1399fdb3466d84838d2bd8fa37dc",
|
| 2102 |
+
"version_major": 2,
|
| 2103 |
+
"version_minor": 0
|
| 2104 |
+
},
|
| 2105 |
+
"text/plain": [
|
| 2106 |
+
"Map: 0%| | 0/14121 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 2107 |
+
]
|
| 2108 |
+
},
|
| 2109 |
+
"metadata": {},
|
| 2110 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 2111 |
+
},
|
| 2112 |
+
{
|
| 2113 |
+
"data": {
|
| 2114 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 2115 |
+
"model_id": "3877df89e22a4c45a6490e5003e96aa4",
|
| 2116 |
+
"version_major": 2,
|
| 2117 |
+
"version_minor": 0
|
| 2118 |
+
},
|
| 2119 |
+
"text/plain": [
|
| 2120 |
+
"Map: 0%| | 0/1569 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 2121 |
+
]
|
| 2122 |
+
},
|
| 2123 |
+
"metadata": {},
|
| 2124 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 2125 |
+
}
|
| 2126 |
+
],
|
| 2127 |
+
"source": [
|
| 2128 |
+
"conversation_training_samples = training_samples.map(convert_squad_sample_to_conversation)\n",
|
| 2129 |
+
"conversation_test_samples = test_samples.map(convert_squad_sample_to_conversation)"
|
| 2130 |
+
]
|
| 2131 |
+
},
|
| 2132 |
+
{
|
| 2133 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2134 |
+
"execution_count": 14,
|
| 2135 |
+
"metadata": {
|
| 2136 |
+
"execution": {
|
| 2137 |
+
"iopub.execute_input": "2025-06-29T14:18:25.035583Z",
|
| 2138 |
+
"iopub.status.busy": "2025-06-29T14:18:25.035345Z",
|
| 2139 |
+
"iopub.status.idle": "2025-06-29T14:18:25.040691Z",
|
| 2140 |
+
"shell.execute_reply": "2025-06-29T14:18:25.040024Z",
|
| 2141 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-06-29T14:18:25.035567Z"
|
| 2142 |
+
},
|
| 2143 |
+
"trusted": true
|
| 2144 |
+
},
|
| 2145 |
+
"outputs": [
|
| 2146 |
+
{
|
| 2147 |
+
"data": {
|
| 2148 |
+
"text/plain": [
|
| 2149 |
+
"'Nếu bạn có các triệu chứng nghi ngờ của nhiễm nấm da chân, hãy liên hệ với bác sĩ ngay để được tham vấn điều trị sớm. Điều này sẽ giúp bạn kiểm soát bệnh tình và ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng.'"
|
| 2150 |
+
]
|
| 2151 |
+
},
|
| 2152 |
+
"execution_count": 14,
|
| 2153 |
+
"metadata": {},
|
| 2154 |
+
"output_type": "execute_result"
|
| 2155 |
+
}
|
| 2156 |
+
],
|
| 2157 |
+
"source": [
|
| 2158 |
+
"conversation_test_samples[0]['answer']"
|
| 2159 |
+
]
|
| 2160 |
+
},
|
| 2161 |
+
{
|
| 2162 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2163 |
+
"execution_count": 15,
|
| 2164 |
+
"metadata": {
|
| 2165 |
+
"execution": {
|
| 2166 |
+
"iopub.execute_input": "2025-06-29T14:18:25.043306Z",
|
| 2167 |
+
"iopub.status.busy": "2025-06-29T14:18:25.043113Z",
|
| 2168 |
+
"iopub.status.idle": "2025-06-29T14:18:25.413454Z",
|
| 2169 |
+
"shell.execute_reply": "2025-06-29T14:18:25.412688Z",
|
| 2170 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-06-29T14:18:25.043292Z"
|
| 2171 |
+
},
|
| 2172 |
+
"trusted": true
|
| 2173 |
+
},
|
| 2174 |
+
"outputs": [
|
| 2175 |
+
{
|
| 2176 |
+
"data": {
|
| 2177 |
+
"text/plain": [
|
| 2178 |
+
"[{'content': \"Bạn là một tr�� lý hữu ích được giao nhiệm vụ trích xuất các đoạn văn trả lời câu hỏi của người dùng từ một ngữ cảnh cho trước. Xuất ra các đoạn văn chính xác từng từ một trả lời câu hỏi của người dùng. Không xuất ra bất kỳ văn bản nào khác ngoài các đoạn văn trong ngữ cảnh. Xuất ra lượng tối thiểu để trả lời câu hỏi, ví dụ chỉ 2-3 từ từ đoạn văn. Nếu không thể tìm thấy câu trả lời trong ngữ cảnh, xuất ra 'Ngữ cảnh không cung cấp câu trả lời...'\\n\\n Ngữ cảnh: Những mẹo này có thể giúp bạn tránh bị nấm da chân hoặc giảm bớt các triệu chứng nếu nhiễm nấm xảy ra: - Giữ chân khô ráo, đặc biệt là giữa các ngón chân. Đi chân trần để chân thoát khí nhiều nhất có thể khi ở nhà. Lau khô các kẽ ngón chân sau khi tắm.\\n- Thay tất thường xuyên. Nếu chân bạn ra nhiều mồ hôi, hãy thay tất hai lần một ngày.\\n- Đi giày nhẹ, thông thoáng. Tránh giày làm bằng chất liệu tổng hợp, chẳng hạn như nhựa vinyl hoặc cao su.\\n- Mang thay đổi các đôi giày. Đừng mang cùng một đôi mỗi ngày để giày có thời gian khô sau mỗi lần sử dụng.\\n- Bảo vệ đôi chân của bạn ở những nơi công cộng. Mang dép hoặc giày không thấm nước xung quanh hồ bơi công cộng, phòng tắm vòi sen và phòng để tủ khóa.\\n- Điều trị bàn chân của bạn. Dùng bột, tốt nhất là thuốc chống nấm, bôi lên chân hàng ngày.\\n- Đừng dùng chung giày. Điều này sẽ làm nguy cơ lây nhiễm nấm. Như vậy, nấm da chân là bệnh lý khá dễ lây truyền khi sinh hoạt ở những nơi công cộng. Vì vậy qua bài viết này chúng tôi hi vọng các bạn đã có những kiến thức để phòng tránh chúng. Mặt khác, trong trường hợp xuất hiện những triệu chứng nghi ngờ của nhiễm nấm. Hãy liên hệ ngay với chuyên gia y khoa để được tham vấn điều trị sớm bạn nhé.\",\n",
|
| 2179 |
+
" 'role': 'system'},\n",
|
| 2180 |
+
" {'content': 'Khi nào người bệnh nên liên hệ với bác sĩ?', 'role': 'user'},\n",
|
| 2181 |
+
" {'content': 'Nếu bạn có các triệu chứng nghi ngờ của nhiễm nấm da chân, hãy liên hệ với bác sĩ ngay để được tham vấn điều trị sớm. Điều này sẽ giúp bạn kiểm soát bệnh tình và ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng.',\n",
|
| 2182 |
+
" 'role': 'assistant'}]"
|
| 2183 |
+
]
|
| 2184 |
+
},
|
| 2185 |
+
"execution_count": 15,
|
| 2186 |
+
"metadata": {},
|
| 2187 |
+
"output_type": "execute_result"
|
| 2188 |
+
}
|
| 2189 |
+
],
|
| 2190 |
+
"source": [
|
| 2191 |
+
"conversation_test_samples[0]['messages']"
|
| 2192 |
+
]
|
| 2193 |
+
},
|
| 2194 |
+
{
|
| 2195 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2196 |
+
"execution_count": 16,
|
| 2197 |
+
"metadata": {
|
| 2198 |
+
"execution": {
|
| 2199 |
+
"iopub.execute_input": "2025-06-29T14:18:25.414525Z",
|
| 2200 |
+
"iopub.status.busy": "2025-06-29T14:18:25.414236Z",
|
| 2201 |
+
"iopub.status.idle": "2025-06-29T14:18:25.423779Z",
|
| 2202 |
+
"shell.execute_reply": "2025-06-29T14:18:25.423174Z",
|
| 2203 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-06-29T14:18:25.414480Z"
|
| 2204 |
+
},
|
| 2205 |
+
"trusted": true
|
| 2206 |
+
},
|
| 2207 |
+
"outputs": [
|
| 2208 |
+
{
|
| 2209 |
+
"data": {
|
| 2210 |
+
"text/plain": [
|
| 2211 |
+
"\"<bos><start_of_turn>user\\nBạn là một trợ lý hữu ích được giao nhiệm vụ trích xuất các đoạn văn trả lời câu hỏi của người dùng từ một ngữ cảnh cho trước. Xuất ra các đoạn văn chính xác từng từ một trả lời câu hỏi của người dùng. Không xuất ra bất kỳ văn bản nào khác ngoài các đoạn văn trong ngữ cảnh. Xuất ra lượng tối thiểu để trả lời câu hỏi, ví dụ chỉ 2-3 từ từ đoạn văn. Nếu không thể tìm thấy câu trả lời trong ngữ cảnh, xuất ra 'Ngữ cảnh không cung cấp câu trả lời...'\\n\\n Ngữ cảnh: Những mẹo này có thể giúp bạn tránh bị nấm da chân hoặc giảm bớt các triệu chứng nếu nhiễm nấm xảy ra: - Giữ chân khô ráo, đặc biệt là giữa các ngón chân. Đi chân trần để chân thoát khí nhiều nhất có thể khi ở nhà. Lau khô các kẽ ngón chân sau khi tắm.\\n- Thay tất thường xuyên. Nếu chân bạn ra nhiều mồ hôi, hãy thay tất hai lần một ngày.\\n- Đi giày nhẹ, thông thoáng. Tránh giày làm bằng chất liệu tổng hợp, chẳng hạn như nhựa vinyl hoặc cao su.\\n- Mang thay đổi các đôi giày. Đừng mang cùng một đôi mỗi ngày để giày có thời gian khô sau mỗi lần sử dụng.\\n- Bảo vệ đôi chân của bạn ở những nơi công cộng. Mang dép hoặc giày không thấm nước xung quanh hồ bơi công cộng, phòng tắm vòi sen và phòng để tủ khóa.\\n- Điều trị bàn chân của bạn. Dùng bột, tốt nhất là thuốc chống nấm, bôi lên chân hàng ngày.\\n- Đừng dùng chung giày. Điều này sẽ làm nguy cơ lây nhiễm nấm. Như vậy, nấm da chân là bệnh lý khá dễ lây truyền khi sinh hoạt ở những nơi công cộng. Vì vậy qua bài viết này chúng tôi hi vọng các bạn đã có những kiến thức để phòng tránh chúng. Mặt khác, trong trường hợp xuất hiện những triệu chứng nghi ngờ của nhiễm nấm. Hãy liên hệ ngay với chuyên gia y khoa để được tham vấn điều trị sớm bạn nhé.\\n\\nKhi nào người bệnh nên liên hệ với bác sĩ?<end_of_turn>\\n<start_of_turn>model\\nNếu bạn có các triệu chứng nghi ngờ của nhiễm nấm da chân, hãy liên hệ với bác sĩ ngay để được tham vấn điều trị sớm. Điều này sẽ giúp bạn kiểm soát bệnh tình và ngăn ngừa các biến chứng nghiêm trọng.<end_of_turn>\\n\""
|
| 2212 |
+
]
|
| 2213 |
+
},
|
| 2214 |
+
"execution_count": 16,
|
| 2215 |
+
"metadata": {},
|
| 2216 |
+
"output_type": "execute_result"
|
| 2217 |
+
}
|
| 2218 |
+
],
|
| 2219 |
+
"source": [
|
| 2220 |
+
"conversation_test_samples[0]['text']"
|
| 2221 |
+
]
|
| 2222 |
+
},
|
| 2223 |
+
{
|
| 2224 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2225 |
+
"execution_count": null,
|
| 2226 |
+
"metadata": {
|
| 2227 |
+
"execution": {
|
| 2228 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:52:05.316624Z",
|
| 2229 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:52:05.315880Z",
|
| 2230 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:52:05.352880Z",
|
| 2231 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:52:05.352105Z",
|
| 2232 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:52:05.316595Z"
|
| 2233 |
+
},
|
| 2234 |
+
"trusted": true
|
| 2235 |
+
},
|
| 2236 |
+
"outputs": [],
|
| 2237 |
+
"source": [
|
| 2238 |
+
"arguments = TrainingArguments( \n",
|
| 2239 |
+
" resume_from_checkpoint=\"./Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA\",\n",
|
| 2240 |
+
" per_device_train_batch_size=4, \n",
|
| 2241 |
+
" per_device_eval_batch_size=4, \n",
|
| 2242 |
+
" gradient_accumulation_steps=4,\n",
|
| 2243 |
+
" eval_strategy=\"steps\",\n",
|
| 2244 |
+
" eval_steps=200,\n",
|
| 2245 |
+
" logging_steps=50,\n",
|
| 2246 |
+
" save_steps=200,\n",
|
| 2247 |
+
" warmup_steps=30,\n",
|
| 2248 |
+
" save_total_limit=4,\n",
|
| 2249 |
+
" num_train_epochs=7, # 6\n",
|
| 2250 |
+
" # max_steps=60,\n",
|
| 2251 |
+
" save_strategy=\"steps\",\n",
|
| 2252 |
+
" metric_for_best_model=\"eval_loss\",\n",
|
| 2253 |
+
" learning_rate=2e-4, \n",
|
| 2254 |
+
" fp16=not is_bfloat16_supported(), \n",
|
| 2255 |
+
" bf16=is_bfloat16_supported(), \n",
|
| 2256 |
+
" optim=\"adamw_8bit\", \n",
|
| 2257 |
+
" weight_decay=0.01, \n",
|
| 2258 |
+
" lr_scheduler_type=\"linear\", \n",
|
| 2259 |
+
" seed=42, \n",
|
| 2260 |
+
" output_dir=\"Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA \", \n",
|
| 2261 |
+
" report_to=\"none\",\n",
|
| 2262 |
+
" \t\tload_best_model_at_end=True, # Load weights with lowest val loss\n",
|
| 2263 |
+
" \t\tgreater_is_better=False,\n",
|
| 2264 |
+
" )"
|
| 2265 |
+
]
|
| 2266 |
+
},
|
| 2267 |
+
{
|
| 2268 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2269 |
+
"execution_count": 14,
|
| 2270 |
+
"metadata": {
|
| 2271 |
+
"execution": {
|
| 2272 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:52:07.451180Z",
|
| 2273 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:52:07.450594Z",
|
| 2274 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:52:15.702120Z",
|
| 2275 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:52:15.701602Z",
|
| 2276 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:52:07.451150Z"
|
| 2277 |
+
},
|
| 2278 |
+
"trusted": true
|
| 2279 |
+
},
|
| 2280 |
+
"outputs": [
|
| 2281 |
+
{
|
| 2282 |
+
"name": "stdout",
|
| 2283 |
+
"output_type": "stream",
|
| 2284 |
+
"text": [
|
| 2285 |
+
"Unsloth: Switching to float32 training since model cannot work with float16\n"
|
| 2286 |
+
]
|
| 2287 |
+
},
|
| 2288 |
+
{
|
| 2289 |
+
"data": {
|
| 2290 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 2291 |
+
"model_id": "a017c79953f7423fbef749712ae9c8d6",
|
| 2292 |
+
"version_major": 2,
|
| 2293 |
+
"version_minor": 0
|
| 2294 |
+
},
|
| 2295 |
+
"text/plain": [
|
| 2296 |
+
"Unsloth: Tokenizing [\"text\"]: 0%| | 0/14121 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 2297 |
+
]
|
| 2298 |
+
},
|
| 2299 |
+
"metadata": {},
|
| 2300 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 2301 |
+
},
|
| 2302 |
+
{
|
| 2303 |
+
"data": {
|
| 2304 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 2305 |
+
"model_id": "37a0ca23b93047ff8d9ede135b6a7a75",
|
| 2306 |
+
"version_major": 2,
|
| 2307 |
+
"version_minor": 0
|
| 2308 |
+
},
|
| 2309 |
+
"text/plain": [
|
| 2310 |
+
"Unsloth: Tokenizing [\"text\"]: 0%| | 0/1569 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 2311 |
+
]
|
| 2312 |
+
},
|
| 2313 |
+
"metadata": {},
|
| 2314 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 2315 |
+
}
|
| 2316 |
+
],
|
| 2317 |
+
"source": [
|
| 2318 |
+
"# Define Trainer\n",
|
| 2319 |
+
"trainer = SFTTrainer( \n",
|
| 2320 |
+
" model=model, \n",
|
| 2321 |
+
" tokenizer=tokenizer, \n",
|
| 2322 |
+
" train_dataset=conversation_training_samples, \n",
|
| 2323 |
+
" eval_dataset=conversation_test_samples, \n",
|
| 2324 |
+
" # dataset_text_field=\"text\",\n",
|
| 2325 |
+
" max_seq_length=2048, \n",
|
| 2326 |
+
" data_collator=DataCollatorForSeq2Seq(tokenizer=tokenizer), \n",
|
| 2327 |
+
" dataset_num_proc=2, \n",
|
| 2328 |
+
" packing=False, # Can make training 5x faster for short sequences. \n",
|
| 2329 |
+
" args=arguments,\n",
|
| 2330 |
+
")"
|
| 2331 |
+
]
|
| 2332 |
+
},
|
| 2333 |
+
{
|
| 2334 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2335 |
+
"execution_count": 15,
|
| 2336 |
+
"metadata": {
|
| 2337 |
+
"execution": {
|
| 2338 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:52:15.703381Z",
|
| 2339 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:52:15.703193Z",
|
| 2340 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T00:52:18.974475Z",
|
| 2341 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T00:52:18.973616Z",
|
| 2342 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:52:15.703366Z"
|
| 2343 |
+
},
|
| 2344 |
+
"trusted": true
|
| 2345 |
+
},
|
| 2346 |
+
"outputs": [
|
| 2347 |
+
{
|
| 2348 |
+
"data": {
|
| 2349 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 2350 |
+
"model_id": "a7229abe8e6f4f45be7b769e488986aa",
|
| 2351 |
+
"version_major": 2,
|
| 2352 |
+
"version_minor": 0
|
| 2353 |
+
},
|
| 2354 |
+
"text/plain": [
|
| 2355 |
+
"Map (num_proc=4): 0%| | 0/14121 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 2356 |
+
]
|
| 2357 |
+
},
|
| 2358 |
+
"metadata": {},
|
| 2359 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 2360 |
+
},
|
| 2361 |
+
{
|
| 2362 |
+
"data": {
|
| 2363 |
+
"application/vnd.jupyter.widget-view+json": {
|
| 2364 |
+
"model_id": "d0bba5d3689e47c5864405a05611e756",
|
| 2365 |
+
"version_major": 2,
|
| 2366 |
+
"version_minor": 0
|
| 2367 |
+
},
|
| 2368 |
+
"text/plain": [
|
| 2369 |
+
"Map (num_proc=4): 0%| | 0/1569 [00:00<?, ? examples/s]"
|
| 2370 |
+
]
|
| 2371 |
+
},
|
| 2372 |
+
"metadata": {},
|
| 2373 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 2374 |
+
}
|
| 2375 |
+
],
|
| 2376 |
+
"source": [
|
| 2377 |
+
"# Create train_on_responses_only\n",
|
| 2378 |
+
"trainer = train_on_responses_only( \n",
|
| 2379 |
+
" trainer, \n",
|
| 2380 |
+
" instruction_part=\"<start_of_turn>user\\n\", \n",
|
| 2381 |
+
" response_part=\"<start_of_turn>model\\n\", \n",
|
| 2382 |
+
")"
|
| 2383 |
+
]
|
| 2384 |
+
},
|
| 2385 |
+
{
|
| 2386 |
+
"cell_type": "markdown",
|
| 2387 |
+
"metadata": {},
|
| 2388 |
+
"source": [
|
| 2389 |
+
"Let's train the model! To resume a training run, set `trainer.train(resume_from_checkpoint = True)`"
|
| 2390 |
+
]
|
| 2391 |
+
},
|
| 2392 |
+
{
|
| 2393 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2394 |
+
"execution_count": 16,
|
| 2395 |
+
"metadata": {
|
| 2396 |
+
"execution": {
|
| 2397 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T00:52:18.975925Z",
|
| 2398 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T00:52:18.975630Z",
|
| 2399 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T05:57:12.925163Z",
|
| 2400 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T05:57:12.924411Z",
|
| 2401 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T00:52:18.975894Z"
|
| 2402 |
+
},
|
| 2403 |
+
"trusted": true
|
| 2404 |
+
},
|
| 2405 |
+
"outputs": [
|
| 2406 |
+
{
|
| 2407 |
+
"name": "stderr",
|
| 2408 |
+
"output_type": "stream",
|
| 2409 |
+
"text": [
|
| 2410 |
+
"==((====))== Unsloth - 2x faster free finetuning | Num GPUs used = 1\n",
|
| 2411 |
+
" \\\\ /| Num examples = 14,121 | Num Epochs = 7 | Total steps = 6,181\n",
|
| 2412 |
+
"O^O/ \\_/ \\ Batch size per device = 4 | Gradient accumulation steps = 4\n",
|
| 2413 |
+
"\\ / Data Parallel GPUs = 1 | Total batch size (4 x 4 x 1) = 16\n",
|
| 2414 |
+
" \"-____-\" Trainable parameters = 13,045,760 of 1,000,000,000 (1.30% trained)\n",
|
| 2415 |
+
"`use_cache=True` is incompatible with gradient checkpointing. Setting `use_cache=False`.\n"
|
| 2416 |
+
]
|
| 2417 |
+
},
|
| 2418 |
+
{
|
| 2419 |
+
"name": "stdout",
|
| 2420 |
+
"output_type": "stream",
|
| 2421 |
+
"text": [
|
| 2422 |
+
"Unsloth: Will smartly offload gradients to save VRAM!\n"
|
| 2423 |
+
]
|
| 2424 |
+
},
|
| 2425 |
+
{
|
| 2426 |
+
"data": {
|
| 2427 |
+
"text/html": [
|
| 2428 |
+
"\n",
|
| 2429 |
+
" <div>\n",
|
| 2430 |
+
" \n",
|
| 2431 |
+
" <progress value='6181' max='6181' style='width:300px; height:20px; vertical-align: middle;'></progress>\n",
|
| 2432 |
+
" [6181/6181 5:03:55, Epoch 7/7]\n",
|
| 2433 |
+
" </div>\n",
|
| 2434 |
+
" <table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
| 2435 |
+
" <thead>\n",
|
| 2436 |
+
" <tr style=\"text-align: left;\">\n",
|
| 2437 |
+
" <th>Step</th>\n",
|
| 2438 |
+
" <th>Training Loss</th>\n",
|
| 2439 |
+
" <th>Validation Loss</th>\n",
|
| 2440 |
+
" </tr>\n",
|
| 2441 |
+
" </thead>\n",
|
| 2442 |
+
" <tbody>\n",
|
| 2443 |
+
" <tr>\n",
|
| 2444 |
+
" <td>2800</td>\n",
|
| 2445 |
+
" <td>0.441800</td>\n",
|
| 2446 |
+
" <td>0.609476</td>\n",
|
| 2447 |
+
" </tr>\n",
|
| 2448 |
+
" <tr>\n",
|
| 2449 |
+
" <td>3000</td>\n",
|
| 2450 |
+
" <td>0.463900</td>\n",
|
| 2451 |
+
" <td>0.612166</td>\n",
|
| 2452 |
+
" </tr>\n",
|
| 2453 |
+
" <tr>\n",
|
| 2454 |
+
" <td>3200</td>\n",
|
| 2455 |
+
" <td>0.480000</td>\n",
|
| 2456 |
+
" <td>0.604576</td>\n",
|
| 2457 |
+
" </tr>\n",
|
| 2458 |
+
" <tr>\n",
|
| 2459 |
+
" <td>3400</td>\n",
|
| 2460 |
+
" <td>0.458700</td>\n",
|
| 2461 |
+
" <td>0.599432</td>\n",
|
| 2462 |
+
" </tr>\n",
|
| 2463 |
+
" <tr>\n",
|
| 2464 |
+
" <td>3600</td>\n",
|
| 2465 |
+
" <td>0.356500</td>\n",
|
| 2466 |
+
" <td>0.623287</td>\n",
|
| 2467 |
+
" </tr>\n",
|
| 2468 |
+
" <tr>\n",
|
| 2469 |
+
" <td>3800</td>\n",
|
| 2470 |
+
" <td>0.374500</td>\n",
|
| 2471 |
+
" <td>0.633959</td>\n",
|
| 2472 |
+
" </tr>\n",
|
| 2473 |
+
" <tr>\n",
|
| 2474 |
+
" <td>4000</td>\n",
|
| 2475 |
+
" <td>0.401900</td>\n",
|
| 2476 |
+
" <td>0.629742</td>\n",
|
| 2477 |
+
" </tr>\n",
|
| 2478 |
+
" <tr>\n",
|
| 2479 |
+
" <td>4200</td>\n",
|
| 2480 |
+
" <td>0.404300</td>\n",
|
| 2481 |
+
" <td>0.632301</td>\n",
|
| 2482 |
+
" </tr>\n",
|
| 2483 |
+
" <tr>\n",
|
| 2484 |
+
" <td>4400</td>\n",
|
| 2485 |
+
" <td>0.373600</td>\n",
|
| 2486 |
+
" <td>0.630397</td>\n",
|
| 2487 |
+
" </tr>\n",
|
| 2488 |
+
" <tr>\n",
|
| 2489 |
+
" <td>4600</td>\n",
|
| 2490 |
+
" <td>0.296100</td>\n",
|
| 2491 |
+
" <td>0.672576</td>\n",
|
| 2492 |
+
" </tr>\n",
|
| 2493 |
+
" <tr>\n",
|
| 2494 |
+
" <td>4800</td>\n",
|
| 2495 |
+
" <td>0.302400</td>\n",
|
| 2496 |
+
" <td>0.674535</td>\n",
|
| 2497 |
+
" </tr>\n",
|
| 2498 |
+
" <tr>\n",
|
| 2499 |
+
" <td>5000</td>\n",
|
| 2500 |
+
" <td>0.314600</td>\n",
|
| 2501 |
+
" <td>0.664829</td>\n",
|
| 2502 |
+
" </tr>\n",
|
| 2503 |
+
" <tr>\n",
|
| 2504 |
+
" <td>5200</td>\n",
|
| 2505 |
+
" <td>0.313600</td>\n",
|
| 2506 |
+
" <td>0.669980</td>\n",
|
| 2507 |
+
" </tr>\n",
|
| 2508 |
+
" <tr>\n",
|
| 2509 |
+
" <td>5400</td>\n",
|
| 2510 |
+
" <td>0.244800</td>\n",
|
| 2511 |
+
" <td>0.717802</td>\n",
|
| 2512 |
+
" </tr>\n",
|
| 2513 |
+
" <tr>\n",
|
| 2514 |
+
" <td>5600</td>\n",
|
| 2515 |
+
" <td>0.261500</td>\n",
|
| 2516 |
+
" <td>0.726571</td>\n",
|
| 2517 |
+
" </tr>\n",
|
| 2518 |
+
" <tr>\n",
|
| 2519 |
+
" <td>5800</td>\n",
|
| 2520 |
+
" <td>0.244600</td>\n",
|
| 2521 |
+
" <td>0.731036</td>\n",
|
| 2522 |
+
" </tr>\n",
|
| 2523 |
+
" <tr>\n",
|
| 2524 |
+
" <td>6000</td>\n",
|
| 2525 |
+
" <td>0.255900</td>\n",
|
| 2526 |
+
" <td>0.720701</td>\n",
|
| 2527 |
+
" </tr>\n",
|
| 2528 |
+
" </tbody>\n",
|
| 2529 |
+
"</table><p>"
|
| 2530 |
+
],
|
| 2531 |
+
"text/plain": [
|
| 2532 |
+
"<IPython.core.display.HTML object>"
|
| 2533 |
+
]
|
| 2534 |
+
},
|
| 2535 |
+
"metadata": {},
|
| 2536 |
+
"output_type": "display_data"
|
| 2537 |
+
},
|
| 2538 |
+
{
|
| 2539 |
+
"name": "stderr",
|
| 2540 |
+
"output_type": "stream",
|
| 2541 |
+
"text": [
|
| 2542 |
+
"Could not locate the best model at Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA/checkpoint-800/pytorch_model.bin, if you are running a distributed training on multiple nodes, you should activate `--save_on_each_node`.\n"
|
| 2543 |
+
]
|
| 2544 |
+
},
|
| 2545 |
+
{
|
| 2546 |
+
"data": {
|
| 2547 |
+
"text/plain": [
|
| 2548 |
+
"TrainOutput(global_step=6181, training_loss=0.20157300330465847, metrics={'train_runtime': 18291.2443, 'train_samples_per_second': 5.404, 'train_steps_per_second': 0.338, 'total_flos': 2.0813416244964864e+17, 'train_loss': 0.20157300330465847})"
|
| 2549 |
+
]
|
| 2550 |
+
},
|
| 2551 |
+
"execution_count": 16,
|
| 2552 |
+
"metadata": {},
|
| 2553 |
+
"output_type": "execute_result"
|
| 2554 |
+
}
|
| 2555 |
+
],
|
| 2556 |
+
"source": [
|
| 2557 |
+
"# Start train process\n",
|
| 2558 |
+
"trainer.train(resume_from_checkpoint=True)"
|
| 2559 |
+
]
|
| 2560 |
+
},
|
| 2561 |
+
{
|
| 2562 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2563 |
+
"execution_count": null,
|
| 2564 |
+
"metadata": {
|
| 2565 |
+
"execution": {
|
| 2566 |
+
"iopub.execute_input": "2025-07-01T05:58:42.247937Z",
|
| 2567 |
+
"iopub.status.busy": "2025-07-01T05:58:42.247620Z",
|
| 2568 |
+
"iopub.status.idle": "2025-07-01T05:58:43.180216Z",
|
| 2569 |
+
"shell.execute_reply": "2025-07-01T05:58:43.179383Z",
|
| 2570 |
+
"shell.execute_reply.started": "2025-07-01T05:58:42.247910Z"
|
| 2571 |
+
},
|
| 2572 |
+
"trusted": true
|
| 2573 |
+
},
|
| 2574 |
+
"outputs": [
|
| 2575 |
+
{
|
| 2576 |
+
"data": {
|
| 2577 |
+
"text/plain": [
|
| 2578 |
+
"('Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA/tokenizer_config.json',\n",
|
| 2579 |
+
" 'Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA/special_tokens_map.json',\n",
|
| 2580 |
+
" 'Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA/chat_template.jinja',\n",
|
| 2581 |
+
" 'Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA/tokenizer.model',\n",
|
| 2582 |
+
" 'Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA/added_tokens.json',\n",
|
| 2583 |
+
" 'Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA/tokenizer.json')"
|
| 2584 |
+
]
|
| 2585 |
+
},
|
| 2586 |
+
"execution_count": 21,
|
| 2587 |
+
"metadata": {},
|
| 2588 |
+
"output_type": "execute_result"
|
| 2589 |
+
}
|
| 2590 |
+
],
|
| 2591 |
+
"source": [
|
| 2592 |
+
"model.save_pretrained(\"Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA\") # Local saving\n",
|
| 2593 |
+
"tokenizer.save_pretrained(\"Gemma-3-1B-Instruct-Vi-Medical-LoRA \")\n"
|
| 2594 |
+
]
|
| 2595 |
+
},
|
| 2596 |
+
{
|
| 2597 |
+
"cell_type": "markdown",
|
| 2598 |
+
"metadata": {},
|
| 2599 |
+
"source": [
|
| 2600 |
+
"# Inference"
|
| 2601 |
+
]
|
| 2602 |
+
},
|
| 2603 |
+
{
|
| 2604 |
+
"cell_type": "code",
|
| 2605 |
+
"execution_count": null,
|
| 2606 |
+
"metadata": {},
|
| 2607 |
+
"outputs": [],
|
| 2608 |
+
"source": [
|
| 2609 |
+
"# Define the question\n",
|
| 2610 |
+
"question = (\"Khi nghi ngờ bị loét dạ dày tá tràng nên đến khoa nào \"\n",
|
| 2611 |
+
" \"tại bệnh viện để thăm khám?\")\n",
|
| 2612 |
+
"\n",
|
| 2613 |
+
"# Create text generation pipeline\n",
|
| 2614 |
+
"generator = pipeline(\n",
|
| 2615 |
+
" \"text-generation\",\n",
|
| 2616 |
+
" model=model,\n",
|
| 2617 |
+
" tokenizer=tokenizer,\n",
|
| 2618 |
+
" torch_dtype=torch.float16,\n",
|
| 2619 |
+
" device_map=device,\n",
|
| 2620 |
+
" max_new_tokens=2048,\n",
|
| 2621 |
+
" num_return_sequences=1,\n",
|
| 2622 |
+
" do_sample=True,\n",
|
| 2623 |
+
" temperature=0.7,\n",
|
| 2624 |
+
" top_p=0.9,\n",
|
| 2625 |
+
" top_k=64,\n",
|
| 2626 |
+
")\n",
|
| 2627 |
+
"\n",
|
| 2628 |
+
"# Format input for the pipeline\n",
|
| 2629 |
+
"input_prompt = [{\"role\": \"user\", \"content\": question}]\n",
|
| 2630 |
+
"\n",
|
| 2631 |
+
"# Generate response\n",
|
| 2632 |
+
"output = generator(input_prompt, return_full_text=False)[0]\n",
|
| 2633 |
+
"\n",
|
| 2634 |
+
"# Print the generated text\n",
|
| 2635 |
+
"print(output[\"generated_text\"])"
|
| 2636 |
+
]
|
| 2637 |
+
}
|
| 2638 |
+
],
|
| 2639 |
+
"metadata": {
|
| 2640 |
+
"kaggle": {
|
| 2641 |
+
"accelerator": "nvidiaTeslaT4",
|
| 2642 |
+
"dataSources": [],
|
| 2643 |
+
"dockerImageVersionId": 31041,
|
| 2644 |
+
"isGpuEnabled": true,
|
| 2645 |
+
"isInternetEnabled": true,
|
| 2646 |
+
"language": "python",
|
| 2647 |
+
"sourceType": "notebook"
|
| 2648 |
+
},
|
| 2649 |
+
"kernelspec": {
|
| 2650 |
+
"display_name": "Python 3",
|
| 2651 |
+
"language": "python",
|
| 2652 |
+
"name": "python3"
|
| 2653 |
+
},
|
| 2654 |
+
"language_info": {
|
| 2655 |
+
"codemirror_mode": {
|
| 2656 |
+
"name": "ipython",
|
| 2657 |
+
"version": 3
|
| 2658 |
+
},
|
| 2659 |
+
"file_extension": ".py",
|
| 2660 |
+
"mimetype": "text/x-python",
|
| 2661 |
+
"name": "python",
|
| 2662 |
+
"nbconvert_exporter": "python",
|
| 2663 |
+
"pygments_lexer": "ipython3",
|
| 2664 |
+
"version": "3.11.11"
|
| 2665 |
+
}
|
| 2666 |
+
},
|
| 2667 |
+
"nbformat": 4,
|
| 2668 |
+
"nbformat_minor": 4
|
| 2669 |
+
}
|