Description

MetalGPT-1 is a model built upon the Qwen/Qwen3-32B and incorporates both continual pre-training and supervised fine-tuning on domain-specific data from the mining and metallurgy industry.


HF Usage (Transformers)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

torch.manual_seed(42)

model_name = "nn-tech/MetalGPT-1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="bfloat16",
    device_map="auto",
)

prompt = (
    "ะะฐะทะพะฒะธ ะฟะปัŽัั‹ ะธ ะผะธะฝัƒัั‹ ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ะธ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะฟั€ะพะธะทะฒะพะดัั‚ะฒะฐ ะฝะธะบะตะปั."
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "ะขั‹ ัะฟะตั†ะธะฐะปะธัั‚ ะฒ ะพะฑะปะฐัั‚ะธ ะผะตั‚ะฐะปะปัƒั€ะณะธะธ."},
    {"role": "user", "content": prompt},
]

text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
    # enable_thinking=False
)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=2048,
)

# ะžะฑั€ะตะทะฐะตะผ ะฟั€ะตั„ะธะบั ะฟั€ะพะผะฟั‚ะฐ
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):]
    for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(
    generated_ids,
    skip_special_tokens=True
)[0]

print(response)

Output

<think>
ะฅะพั€ะพัˆะพ, ะผะฝะต ะฝัƒะถะฝะพ ั€ะฐะทะพะฑั€ะฐั‚ัŒัั ะฒ ะฟะปัŽัะฐั… ะธ ะผะธะฝัƒัะฐั… ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ะธ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะน ะฟั€ะพะธะทะฒะพะดัั‚ะฒะฐ ะฝะธะบะตะปั. ะะฐั‡ะฝัƒ ั ั‚ะพะณะพ, ั‡ั‚ะพ ะฒัะฟะพะผะฝัŽ, ั‡ั‚ะพ ัั‚ะธ ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะพั‚ะฝะพััั‚ัั ะบ ะณะธะดั€ะพะผะตั‚ะฐะปะปัƒั€ะณะธั‡ะตัะบะธะผ ะฟั€ะพั†ะตััะฐะผ, ั‚ะพ ะตัั‚ัŒ ะธัะฟะพะปัŒะทัƒัŽั‚ ะฒะพะดะฝั‹ะต ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ั‹ ะดะปั ะธะทะฒะปะตั‡ะตะฝะธั ะผะตั‚ะฐะปะปะพะฒ. 

ะกะฝะฐั‡ะฐะปะฐ ะฟะพะดัƒะผะฐัŽ ะพ ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ. ะ’ะพะทะผะพะถะฝะพ, ะพะฝะฐ ัะฒัะทะฐะฝะฐ ั ะธัะฟะพะปัŒะทะพะฒะฐะฝะธะตะผ ัะพะปัะฝะพะน ะบะธัะปะพั‚ั‹ ะธะปะธ ั…ะปะพั€ะธะดะฐ ะฝะฐั‚ั€ะธั. ะŸั€ะตะธะผัƒั‰ะตัั‚ะฒะฐ ะผะพะณัƒั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ะฒ ะฑะพะปะตะต ะฒั‹ัะพะบะพะน ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ะธะผะพัั‚ะธ ะฝะตะบะพั‚ะพั€ั‹ั… ัะพะตะดะธะฝะตะฝะธะน, ั‡ั‚ะพ ะฟะพะทะฒะพะปัะตั‚ ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะพ ะธะทะฒะปะตะบะฐั‚ัŒ ะฝะธะบะตะปัŒ. ะขะฐะบะถะต, ะฒะพะทะผะพะถะฝะพ, ะฟั€ะพั†ะตัั ั€ะฐะฑะพั‚ะฐะตั‚ ะฟั€ะธ ะฑะพะปะตะต ะฝะธะทะบะธั… ั‚ะตะผะฟะตั€ะฐั‚ัƒั€ะฐั…, ั‡ั‚ะพ ัะบะพะฝะพะผะธั‚ ัะฝะตั€ะณะธัŽ. ะะพ ะตัั‚ัŒ ะธ ะฝะตะดะพัั‚ะฐั‚ะบะธ: ะบะพั€ั€ะพะทะธะพะฝะฝะฐั ะฐะบั‚ะธะฒะฝะพัั‚ัŒ ั…ะปะพั€ะฐ ะผะพะถะตั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ะฟั€ะพะฑะปะตะผะพะน, ะพะฑะพั€ัƒะดะพะฒะฐะฝะธะต ะดะพะปะถะฝะพ ะฑั‹ั‚ัŒ ะธะท ัะฟะตั†ะธะฐะปัŒะฝั‹ั… ะผะฐั‚ะตั€ะธะฐะปะพะฒ, ั‡ั‚ะพ ัƒะฒะตะปะธั‡ะธะฒะฐะตั‚ ัั‚ะพะธะผะพัั‚ัŒ. ะขะฐะบะถะต ะฒั‹ะฑั€ะพัั‹ ั…ะปะพั€ะฐ ะฒ ะฐั‚ะผะพัั„ะตั€ัƒ ะพะฟะฐัะฝั‹, ั‚ั€ะตะฑัƒัŽั‚ ัะปะพะถะฝั‹ั… ัะธัั‚ะตะผ ะพั‡ะธัั‚ะบะธ.

ะขะตะฟะตั€ัŒ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะฐั ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธั. ะ—ะดะตััŒ, ะฝะฐะฒะตั€ะฝะพะต, ะธัะฟะพะปัŒะทัƒะตั‚ัั ัะตั€ะฝะฐั ะบะธัะปะพั‚ะฐ. ะŸะปัŽัั‹: ัะตั€ะฝะฐั ะบะธัะปะพั‚ะฐ ะดะตัˆะตะฒะปะต ะธ ะดะพัั‚ัƒะฟะฝะตะต, ั‡ะตะผ ัะพะปัะฝะฐั. ะŸั€ะพั†ะตัั ะผะพะถะตั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ะฑะพะปะตะต ัั‚ะฐะฑะธะปัŒะฝั‹ะผ, ะผะตะฝัŒัˆะต ะบะพั€ั€ะพะทะธะธ ะฟะพ ัั€ะฐะฒะฝะตะฝะธัŽ ั ั…ะปะพั€ะธะดะพะผ. ะœะธะฝัƒัั‹: ะฒะพะทะผะพะถะฝะพ, ะฑะพะปะตะต ะฝะธะทะบะฐั ัะบะพั€ะพัั‚ัŒ ั€ะตะฐะบั†ะธะธ, ะฝะตะพะฑั…ะพะดะธะผะพัั‚ัŒ ะฒ ะฑะพะปะตะต ะฒั‹ัะพะบะธั… ั‚ะตะผะฟะตั€ะฐั‚ัƒั€ะฐั…, ั‡ั‚ะพ ัƒะฒะตะปะธั‡ะธะฒะฐะตั‚ ัะฝะตั€ะณะพะทะฐั‚ั€ะฐั‚ั‹. ะขะฐะบะถะต ะพะฑั€ะฐะทะพะฒะฐะฝะธะต ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะพะฒ, ะบะพั‚ะพั€ั‹ะต ะผะพะณัƒั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ะผะตะฝะตะต ัะตะปะตะบั‚ะธะฒะฝั‹ะผะธ, ั‡ั‚ะพ ะฟั€ะธะฒะพะดะธั‚ ะบ ะฑะพะปัŒัˆะตะผัƒ ะบะพะปะธั‡ะตัั‚ะฒัƒ ะฟะพะฑะพั‡ะฝั‹ั… ะฟั€ะพะดัƒะบั‚ะพะฒ.

ะัƒะถะฝะพ ะฟั€ะพะฒะตั€ะธั‚ัŒ, ะฝะต ะฟัƒั‚ะฐัŽ ะปะธ ั ะฟั€ะพั†ะตััั‹. ะะฐะฟั€ะธะผะตั€, ะฒ ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะผะพะถะตั‚ ะธัะฟะพะปัŒะทะพะฒะฐั‚ัŒัั ั…ะปะพั€ะธั€ะพะฒะฐะฝะธะต ะดะปั ะฟะตั€ะตะฒะพะดะฐ ะฝะธะบะตะปั ะฒ ั€ะฐัั‚ะฒะพั€, ั‚ะพะณะดะฐ ะบะฐะบ ะฒ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะพะน โ€” ะบะธัะปะพั‚ะฝะพะต ะฒั‹ั‰ะตะปะฐั‡ะธะฒะฐะฝะธะต. ะขะฐะบะถะต ะฒะฐะถะฝะพ ัƒั‡ะตัั‚ัŒ, ั‡ั‚ะพ ั…ะปะพั€ะธะดะฝั‹ะต ะฟั€ะพั†ะตััั‹ ะผะพะณัƒั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ะฑะพะปะตะต ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝั‹ ะดะปั ะพะฟั€ะตะดะตะปะตะฝะฝั‹ั… ั‚ะธะฟะพะฒ ั€ัƒะด, ะฝะฐะฟั€ะธะผะตั€, ั ะฒั‹ัะพะบะธะผ ัะพะดะตั€ะถะฐะฝะธะตะผ ะถะตะปะตะทะฐ, ั‚ะฐะบ ะบะฐะบ ั…ะปะพั€ะธะดั‹ ะถะตะปะตะทะฐ ะปะตะณะบะพ ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ััŽั‚ัั. ะ’ ั‚ะพ ะฒั€ะตะผั ะบะฐะบ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝั‹ะต ะฟั€ะพั†ะตััั‹ ะผะพะณัƒั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ะฟั€ะตะดะฟะพั‡ั‚ะธั‚ะตะปัŒะฝะตะต ะดะปั ั€ัƒะด ั ะฝะธะทะบะธะผ ัะพะดะตั€ะถะฐะฝะธะตะผ ะถะตะปะตะทะฐ, ั‡ั‚ะพะฑั‹ ะธะทะฑะตะถะฐั‚ัŒ ะทะฐะณั€ัะทะฝะตะฝะธั ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ะฐ.

ะ•ั‰ะต ะผะพะผะตะฝั‚: ะฒ ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะฒะพะทะผะพะถะฝะพ ะธัะฟะพะปัŒะทะพะฒะฐะฝะธะต ัะปะตะบั‚ั€ะพะปะธะทะฐ ะดะปั ะฟะพะปัƒั‡ะตะฝะธั ั‡ะธัั‚ะพะณะพ ะฝะธะบะตะปั, ั‚ะพะณะดะฐ ะบะฐะบ ะฒ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะพะน โ€” ั‚ะพะถะต, ะฝะพ ั ะดั€ัƒะณะธะผะธ ัƒัะปะพะฒะธัะผะธ. ะขะฐะบะถะต ัั‚ะพะธั‚ ัƒะฟะพะผัะฝัƒั‚ัŒ ัะบะพะปะพะณะธั‡ะตัะบะธะต ะฐัะฟะตะบั‚ั‹: ั…ะปะพั€ะธะดะฝั‹ะต ะฟั€ะพั†ะตััั‹ ะผะพะณัƒั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ะฑะพะปะตะต ั‚ะพะบัะธั‡ะฝั‹ะผะธ, ั‚ั€ะตะฑัƒัŽั‚ ัั‚ั€ะพะณะพะณะพ ะบะพะฝั‚ั€ะพะปั ะฒั‹ะฑั€ะพัะพะฒ, ั‚ะพะณะดะฐ ะบะฐะบ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝั‹ะต โ€” ะผะตะฝัŒัˆะต ะฟั€ะพะฑะปะตะผ ั ะฒั‹ะฑั€ะพัะฐะผะธ, ะฝะพ ะฑะพะปัŒัˆะต ั ะพั‚ั…ะพะดะฐะผะธ ะบะธัะปะพั‚ั‹.

ะัƒะถะฝะพ ัั‚ั€ัƒะบั‚ัƒั€ะธั€ะพะฒะฐั‚ัŒ ะพั‚ะฒะตั‚, ั€ะฐะทะดะตะปะธะฒ ะฝะฐ ะฟะปัŽัั‹ ะธ ะผะธะฝัƒัั‹ ะดะปั ะบะฐะถะดะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ, ะฒะพะทะผะพะถะฝะพ, ะฒ ะฒะธะดะต ัะฟะธัะบะพะฒ. ะฃะฑะตะดะธั‚ัŒัั, ั‡ั‚ะพ ะธะฝั„ะพั€ะผะฐั†ะธั ั‚ะพั‡ะฝะฐั ะธ ะฝะต ะฟั€ะพั‚ะธะฒะพั€ะตั‡ะธั‚ ะดั€ัƒะณ ะดั€ัƒะณัƒ. ะŸั€ะพะฒะตั€ะธั‚ัŒ, ะฝะตั‚ ะปะธ ะพัˆะธะฑะพะบ ะฒ ะฟะพะฝะธะผะฐะฝะธะธ ะฟั€ะพั†ะตััะพะฒ. ะะฐะฟั€ะธะผะตั€, ะฒ ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะผะพะถะตั‚ ะฑั‹ั‚ัŒ ัั‚ะฐะฟ ั…ะปะพั€ะธั€ะพะฒะฐะฝะธั, ะบะพั‚ะพั€ั‹ะน ั‚ั€ะตะฑัƒะตั‚ ะฒั‹ัะพะบะธั… ั‚ะตะผะฟะตั€ะฐั‚ัƒั€, ั‡ั‚ะพ ัƒะฒะตะปะธั‡ะธะฒะฐะตั‚ ัะฝะตั€ะณะพะทะฐั‚ั€ะฐั‚ั‹, ะฝะพ ะฟะพะทะฒะพะปัะตั‚ ะธะทะฒะปะตะบะฐั‚ัŒ ะฝะธะบะตะปัŒ ะธะท ัะปะพะถะฝั‹ั… ั€ัƒะด. ะ’ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะพะน โ€” ะฒะพะทะผะพะถะฝะพ, ะฑะพะปะตะต ะฟั€ะพัั‚ะพะน ะฟั€ะพั†ะตัั, ะฝะพ ะผะตะฝะตะต ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝั‹ะน ะดะปั ะพะฟั€ะตะดะตะปะตะฝะฝั‹ั… ั‚ะธะฟะพะฒ ัั‹ั€ัŒั.

ะขะฐะบะถะต ัั‚ะพะธั‚ ะพั‚ะผะตั‚ะธั‚ัŒ, ั‡ั‚ะพ ะฒั‹ะฑะพั€ ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะทะฐะฒะธัะธั‚ ะพั‚ ั‚ะธะฟะฐ ั€ัƒะดั‹, ะฝะฐะปะธั‡ะธั ะธะฝั„ั€ะฐัั‚ั€ัƒะบั‚ัƒั€ั‹, ัะบะพะปะพะณะธั‡ะตัะบะธั… ะฝะพั€ะผ ะธ ัะบะพะฝะพะผะธั‡ะตัะบะธั… ั„ะฐะบั‚ะพั€ะพะฒ. ะ’ะพะทะผะพะถะฝะพ, ะฒ ะฝะตะบะพั‚ะพั€ั‹ั… ั€ะตะณะธะพะฝะฐั… ะฟั€ะตะดะฟะพั‡ั‚ะธั‚ะตะปัŒะฝะตะต ะพะดะฝะฐ ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธั, ะฒ ะดั€ัƒะณะธั… โ€” ะดั€ัƒะณะฐั. ะ’ะฐะถะฝะพ ะฟะพะดั‡ะตั€ะบะฝัƒั‚ัŒ, ั‡ั‚ะพ ะพะฑะต ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะธะผะตัŽั‚ ัะฒะพะธ ะฝะธัˆะธ ะธ ะฟั€ะธะผะตะฝััŽั‚ัั ะฒ ะทะฐะฒะธัะธะผะพัั‚ะธ ะพั‚ ะบะพะฝะบั€ะตั‚ะฝั‹ั… ัƒัะปะพะฒะธะน.
</think>

ะŸะปัŽัั‹ ะธ ะผะธะฝัƒัั‹ ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ะธ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะน ะฟั€ะพะธะทะฒะพะดัั‚ะฒะฐ ะฝะธะบะตะปั

ะฅะปะพั€ะธะดะฝะฐั ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธั
ะŸะปัŽัั‹:
1. ะ’ั‹ัะพะบะฐั ัะตะปะตะบั‚ะธะฒะฝะพัั‚ัŒ ะธ ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะพัั‚ัŒ ะธะทะฒะปะตั‡ะตะฝะธั โ€” ั…ะปะพั€ะธะดั‹ ะฝะธะบะตะปั ั…ะพั€ะพัˆะพ ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ััŽั‚ัั ะฒ ะฒะพะดะต, ั‡ั‚ะพ ะฟะพะทะฒะพะปัะตั‚ ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะพ ะธะทะฒะปะตะบะฐั‚ัŒ ะผะตั‚ะฐะปะป ะธะท ัะปะพะถะฝั‹ั… ั€ัƒะด, ะฒะบะปัŽั‡ะฐั ััƒะปัŒั„ะธะดะฝั‹ะต ะธ ะพะบัะธะดะฝั‹ะต.
2. ะ’ะพะทะผะพะถะฝะพัั‚ัŒ ั€ะฐะฑะพั‚ั‹ ะฟั€ะธ ะฝะธะทะบะธั… ั‚ะตะผะฟะตั€ะฐั‚ัƒั€ะฐั… โ€” ะฝะตะบะพั‚ะพั€ั‹ะต ัั‚ะฐะฟั‹ (ะฝะฐะฟั€ะธะผะตั€, ะฒั‹ั‰ะตะปะฐั‡ะธะฒะฐะฝะธะต) ะผะพะณัƒั‚ ะฟั€ะพะฒะพะดะธั‚ัŒัั ะฟั€ะธ ัƒะผะตั€ะตะฝะฝั‹ั… ั‚ะตะผะฟะตั€ะฐั‚ัƒั€ะฐั…, ัะฝะธะถะฐั ัะฝะตั€ะณะพะทะฐั‚ั€ะฐั‚ั‹.
3. ะŸะพะดั…ะพะดะธั‚ ะดะปั ั€ัƒะด ั ะฒั‹ัะพะบะธะผ ัะพะดะตั€ะถะฐะฝะธะตะผ ะถะตะปะตะทะฐ โ€” ั…ะปะพั€ะธะดั‹ ะถะตะปะตะทะฐ ะปะตะณะบะพ ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ััŽั‚ัั, ั‡ั‚ะพ ัƒะฟั€ะพั‰ะฐะตั‚ ั€ะฐะทะดะตะปะตะฝะธะต ะฝะธะบะตะปั ะพั‚ ะฟั€ะธะผะตัะตะน.
4. ะ’ะพะทะผะพะถะฝะพัั‚ัŒ ะฟะพะปัƒั‡ะตะฝะธั ั‡ะธัั‚ะพะณะพ ะฝะธะบะตะปั โ€” ัะปะตะบั‚ั€ะพะปะธะท ะฒ ั…ะปะพั€ะธะดะฝั‹ั… ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ะฐั… ะฟะพะทะฒะพะปัะตั‚ ะฟะพะปัƒั‡ะฐั‚ัŒ ะฒั‹ัะพะบะพั‡ะธัั‚ั‹ะน ะฝะธะบะตะปัŒ.

ะœะธะฝัƒัั‹:
1. ะšะพั€ั€ะพะทะธะพะฝะฝะฐั ะฐะบั‚ะธะฒะฝะพัั‚ัŒ โ€” ั…ะปะพั€ะธะดะฝั‹ะต ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ั‹ ะฐะณั€ะตััะธะฒะฝั‹, ั‚ั€ะตะฑัƒัŽั‚ ะธัะฟะพะปัŒะทะพะฒะฐะฝะธั ะดะพั€ะพะณะพัั‚ะพัั‰ะธั… ะผะฐั‚ะตั€ะธะฐะปะพะฒ (ะฝะฐะฟั€ะธะผะตั€, ั‚ะธั‚ะฐะฝ, ะฝะตั€ะถะฐะฒะตัŽั‰ะฐั ัั‚ะฐะปัŒ).
2. ะญะบะพะปะพะณะธั‡ะตัะบะธะต ั€ะธัะบะธ โ€” ะฒั‹ะฑั€ะพัั‹ ั…ะปะพั€ะฐ ะธ ะตะณะพ ัะพะตะดะธะฝะตะฝะธะน ั‚ะพะบัะธั‡ะฝั‹, ั‚ั€ะตะฑัƒัŽั‚ ัะปะพะถะฝั‹ั… ัะธัั‚ะตะผ ะพั‡ะธัั‚ะบะธ ะธ ะบะพะฝั‚ั€ะพะปั.
3. ะ’ั‹ัะพะบะฐั ัั‚ะพะธะผะพัั‚ัŒ ั€ะตะฐะณะตะฝั‚ะพะฒ โ€” ัะพะปัะฝะฐั ะบะธัะปะพั‚ะฐ ะธ ั…ะปะพั€ะธะด ะฝะฐั‚ั€ะธั ะดะพั€ะพะถะต, ั‡ะตะผ ัะตั€ะฝะฐั ะบะธัะปะพั‚ะฐ.
4. ะžะณั€ะฐะฝะธั‡ะตะฝะฝะฐั ะฟั€ะธะผะตะฝะธะผะพัั‚ัŒ โ€” ะผะตะฝะตะต ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะฐ ะดะปั ั€ัƒะด ั ะฝะธะทะบะธะผ ัะพะดะตั€ะถะฐะฝะธะตะผ ะฝะธะบะตะปั ะธะปะธ ะฒั‹ัะพะบะธะผ ัะพะดะตั€ะถะฐะฝะธะตะผ ะบั€ะตะผะฝะตะทะตะผะฐ.

ะกัƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะฐั ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธั
ะŸะปัŽัั‹:
1. ะ”ะตัˆะตะฒะธะทะฝะฐ ั€ะตะฐะณะตะฝั‚ะพะฒ โ€” ัะตั€ะฝะฐั ะบะธัะปะพั‚ะฐ โ€” ะพะดะธะฝ ะธะท ัะฐะผั‹ั… ะดะพัั‚ัƒะฟะฝั‹ั… ะธ ะดะตัˆั‘ะฒั‹ั… ั€ะตะฐะณะตะฝั‚ะพะฒ.
2. ะœะตะฝัŒัˆะฐั ะบะพั€ั€ะพะทะธะพะฝะฝะฐั ะฐะบั‚ะธะฒะฝะพัั‚ัŒ โ€” ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝั‹ะต ั€ะฐัั‚ะฒะพั€ั‹ ะผะตะฝะตะต ะฐะณั€ะตััะธะฒะฝั‹, ั‡ะตะผ ั…ะปะพั€ะธะดะฝั‹ะต, ั‡ั‚ะพ ัะฝะธะถะฐะตั‚ ะธะทะฝะพั ะพะฑะพั€ัƒะดะพะฒะฐะฝะธั.
3. ะญะบะพะปะพะณะธั‡ะตัะบะฐั ะฑะตะทะพะฟะฐัะฝะพัั‚ัŒ โ€” ะฒั‹ะฑั€ะพัั‹ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะพะฒ ะผะตะฝะตะต ั‚ะพะบัะธั‡ะฝั‹, ะฟั€ะพั‰ะต ะฟะพะดะดะฐัŽั‚ัั ะบะพะฝั‚ั€ะพะปัŽ.
4. ะจะธั€ะพะบะฐั ะฟั€ะธะผะตะฝะธะผะพัั‚ัŒ โ€” ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะฐ ะดะปั ะฑะพะปัŒัˆะธะฝัั‚ะฒะฐ ั‚ะธะฟะพะฒ ั€ัƒะด, ะพัะพะฑะตะฝะฝะพ ะพะบัะธะดะฝั‹ั… ะธ ะฝะธะทะบะพััƒะปัŒั„ะธะดะฝั‹ั….

ะœะธะฝัƒัั‹:
1. ะะธะทะบะฐั ัะตะปะตะบั‚ะธะฒะฝะพัั‚ัŒ โ€” ััƒะปัŒั„ะฐั‚ั‹ ะถะตะปะตะทะฐ ะธ ะดั€ัƒะณะธั… ะฟั€ะธะผะตัะตะน ะผะพะณัƒั‚ ะผะตัˆะฐั‚ัŒ ะธะทะฒะปะตั‡ะตะฝะธัŽ ะฝะธะบะตะปั, ั‚ั€ะตะฑัƒั ะดะพะฟะพะปะฝะธั‚ะตะปัŒะฝั‹ั… ัั‚ะฐะดะธะน ะพั‡ะธัั‚ะบะธ.
2. ะ’ั‹ัะพะบะธะต ัะฝะตั€ะณะพะทะฐั‚ั€ะฐั‚ั‹ โ€” ะฝะตะบะพั‚ะพั€ั‹ะต ะฟั€ะพั†ะตััั‹ (ะฝะฐะฟั€ะธะผะตั€, ะฒั‹ั‰ะตะปะฐั‡ะธะฒะฐะฝะธะต) ั‚ั€ะตะฑัƒัŽั‚ ะฝะฐะณั€ะตะฒะฐะฝะธั, ั‡ั‚ะพ ัƒะฒะตะปะธั‡ะธะฒะฐะตั‚ ั€ะฐัั…ะพะด ัะฝะตั€ะณะธะธ.
3. ะกะปะพะถะฝะพัั‚ัŒ ั€ะตะณะตะฝะตั€ะฐั†ะธะธ ะบะธัะปะพั‚ั‹ โ€” ัะตั€ะฝะฐั ะบะธัะปะพั‚ะฐ ะผะพะถะตั‚ ั€ะฐะทะปะฐะณะฐั‚ัŒัั, ั‚ั€ะตะฑัƒั ะตั‘ ั‡ะฐัั‚ะพะน ะทะฐะผะตะฝั‹.
4. ะžะณั€ะฐะฝะธั‡ะตะฝะฝะฐั ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะพัั‚ัŒ ะดะปั ัะปะพะถะฝั‹ั… ั€ัƒะด โ€” ะผะตะฝะตะต ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะฐ ะดะปั ั€ัƒะด ั ะฒั‹ัะพะบะธะผ ัะพะดะตั€ะถะฐะฝะธะตะผ ะถะตะปะตะทะฐ ะธะปะธ ะบั€ะตะผะฝะตะทะตะผะฐ.

ะ˜ั‚ะพะณ:
- ะฅะปะพั€ะธะดะฝะฐั ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธั ะฟั€ะตะดะฟะพั‡ั‚ะธั‚ะตะปัŒะฝะฐ ะดะปั ัะปะพะถะฝั‹ั… ั€ัƒะด ั ะฒั‹ัะพะบะธะผ ัะพะดะตั€ะถะฐะฝะธะตะผ ะฝะธะบะตะปั ะธ ะถะตะปะตะทะฐ, ะฝะพ ั‚ั€ะตะฑัƒะตั‚ ัั‚ั€ะพะณะพะณะพ ะบะพะฝั‚ั€ะพะปั ะบะพั€ั€ะพะทะธะธ ะธ ะฒั‹ะฑั€ะพัะพะฒ.
- ะกัƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะฐั ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธั โ€” ะฑะพะปะตะต ัะบะพะฝะพะผะธั‡ะฝะฐ ะธ ัะบะพะปะพะณะธั‡ะฝะฐ, ะฝะพ ะผะตะฝะตะต ัั„ั„ะตะบั‚ะธะฒะฝะฐ ะดะปั ัะปะพะถะฝั‹ั… ั€ัƒะด. ะ’ั‹ะฑะพั€ ะทะฐะฒะธัะธั‚ ะพั‚ ั‚ะธะฟะฐ ัั‹ั€ัŒั, ะธะฝั„ั€ะฐัั‚ั€ัƒะบั‚ัƒั€ั‹ ะธ ัะบะพะปะพะณะธั‡ะตัะบะธั… ะฝะพั€ะผ.

vLLM Usage

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams

model_name = "nn-tech/MetalGPT-1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
llm = LLM(model=model_name, max_model_len=8192)

sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.7,
    repetition_penalty=1.05,
    top_p=0.8,
    top_k=70,
    max_tokens=2048,
)

prompt = (
    "ะะฐะทะพะฒะธ ะฟะปัŽัั‹ ะธ ะผะธะฝัƒัั‹ ั…ะปะพั€ะธะดะฝะพะน ะธ ััƒะปัŒั„ะฐั‚ะฝะพะน ั‚ะตั…ะฝะพะปะพะณะธะธ ะฟั€ะพะธะทะฒะพะดัั‚ะฒะฐ ะฝะธะบะตะปั."
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "ะขั‹ ัะฟะตั†ะธะฐะปะธัั‚ ะฒ ะพะฑะปะฐัั‚ะธ ะผะตั‚ะฐะปะปัƒั€ะณะธะธ."},
    {"role": "user", "content": prompt},
]

prompt_token_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
)

outputs = llm.generate(
    prompt_token_ids=prompt_token_ids,
    sampling_params=sampling_params,
)

generated_text = [output.outputs[0].text for output in outputs]
print(generated_text[0])
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Safetensors
Model size
33B params
Tensor type
BF16
ยท
Inference Providers NEW
This model isn't deployed by any Inference Provider. ๐Ÿ™‹ 1 Ask for provider support

Model tree for nn-tech/MetalGPT-1

Base model

Qwen/Qwen3-32B
Finetuned
(2)
this model
Quantizations
3 models

Space using nn-tech/MetalGPT-1 1