Update README.md

README.md

@@ -12,4 +12,117 @@ datasets:
 base_model:
 - meta-llama/Llama-3.2-1B
 pipeline_tag: question-answering
----
+---
+
+
+# Bangla LLaMA GGUF 1B-16bit
+
+**Bangla LLaMA GGUF** is a 1-billion-parameter language model optimized for Bengali-language tasks such as context-based question answering and retrieval-augmented generation. It is derived from **LLaMA 3.2 1B** and trained on the [OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k](https://huggingface.co/datasets/OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k) dataset.
+
+## Features
+
+- **Model Size:** 1B parameters
+- **Format:** GGUF (16-bit)
+- **Language:** Bengali
+- **Use Cases:**
+  - Context-based Question Answering
+  - Bengali Retrieval-Augmented Generation
+- **Integration:** Compatible with `llama.cpp` and Hugging Face `transformers` (with conversion)
+
+## Usage
+
+### 1. Using with `llama.cpp`
+
+#### Setup
+
+```bash
+git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
+cd llama.cpp
+make
+```
+
+#### Run Inference
+
+```bash
+./main -m path/to/asif00/bangla-llama-1B-gguf-16bit.gguf -p "আপনার প্রশ্ন এখানে"
+```
+
+### 2. Using with Hugging Face Transformers
+
+**Note:** GGUF format is not directly supported by `transformers`. Conversion to a compatible format is required.
+
+#### Prerequisites
+
+```bash
+pip install transformers accelerate
+```
+
+#### Example Script
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+import torch
+
+# Load tokenizer and model (after conversion)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("asif00/bangla-llama-1B")
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("path/to/converted-model")
+
+prompt = """
+নিচের নির্দেশনা বাংলা ভাষায় যা একটি কাজ বর্ণনা করে, এবং ইনপুটও বাংলা ভাষায় যা অতিরিক্ত প্রসঙ্গ প্রদান করে। উপযুক্তভাবে অনুরোধ পূরণ করে বাংলা ভাষায় একটি প্রতিক্রিয়া লিখুন।
+
+### নির্দেশনা:
+{}
+
+### ইনপুট:
+{}
+
+### প্রতিক্রিয়া:
+"""
+
+def generate_response(instruction, context):
+    input_text = prompt.format(instruction, context)
+    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
+    output = model.generate(**inputs, max_length=512, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)
+    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    response = response.split("### প্রতিক্রিয়া:")[-1].strip()
+    return response
+
+# Example
+instruction = "ভারতীয় বাঙালি কথাসাহিত্যিক মহাশ্বেতা দেবীর সম্পর্কে একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ দিন।"
+context = "মহাশ্বেতা দেবী ২০১৬ সালে হৃদরোগে আক্রান্ত হয়ে কলকাতায় মৃত্যুবরণ করেন।"
+print(generate_response(instruction, context))
+```
+
+## Example
+
+```python
+question = "ভারতীয় বাঙালি কথাসাহিত্যিক মহাশ্বেতা দেবীর মৃত্যু কবে হয় ?"
+context = (
+    "২০১৬ সালের ২৩ জুলাই হৃদরোগে আক্রান্ত হয়ে মহাশ্বেতা দেবী কলকাতার বেল ভিউ ক্লিনিকে ভর্তি হন। "
+    "সেই বছরই ২৮ জুলাই একাধিক অঙ্গ বিকল হয়ে তাঁর মৃত্যু ঘটে। তিনি মধুমেহ, সেপ্টিসেমিয়া ও মূত্র সংক্রমণ রোগেও ভুগছিলেন।"
+)
+answer = generate_response(question, context)
+print("উত্তর:", answer)
+```
+
+**Output:**
+```
+উত্তর: মহাশ্বেতা দেবী ২৮ জুলাই ২০১৬ সালে মৃত্যুবরণ করেন।
+```
+
+## Limitations
+
+- **Dataset Size:** Trained on a limited dataset, which may affect response accuracy.
+- **Factuality:** May generate incorrect or nonsensical answers.
+- **Language Support:** Primarily optimized for Bengali; performance may vary for other languages.
+
+## Disclaimer
+
+The **Bangla LLaMA GGUF** model's performance is contingent on the quality and diversity of the training data. Users should verify the information generated, especially for critical applications.
+
+## Additional Resources
+
+- **llama.cpp Repository:** [https://github.com/ggerganov/llama.cpp](https://github.com/ggerganov/llama.cpp)
+- **Hugging Face Dataset:** [OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k](https://huggingface.co/datasets/OdiaGenAI/all_combined_bengali_252k)
+- **Model Page:** [asif00/bangla-llama-1B-gguf-16bit](https://huggingface.co/asif00/bangla-llama-1B-gguf-16bit)
+