Update README.md

README.md

@@ -13,65 +13,3 @@ base_model:
 - ai4bharat/Airavata
 library_name: transformers
 ---
-
-# Hixtral-test
-
-Hixtral-test is a Mixure of Experts (MoE) made with the following models using [LazyMergekit](https://colab.research.google.com/drive/1obulZ1ROXHjYLn6PPZJwRR6GzgQogxxb?usp=sharing):
-* [damerajee/Gaja-v1.00](https://huggingface.co/damerajee/Gaja-v1.00)
-* [ai4bharat/Airavata](https://huggingface.co/ai4bharat/Airavata)
-
-## 🧩 Configuration
-
-```yaml
-base_model: damerajee/Gaja-v1.00
-gate_mode: random
-dtype: float16
-experts_per_token: 2
-experts:
-  - source_model: damerajee/Gaja-v1.00
-    positive_prompts:
-      - "What are some fun activities to do in Bangalore?,Answer in hindi "
-      - "What is deep learning,Answer in english"
-      - "Talk to me about deep learning?"
-      - "what are the Best thing to do when travelling in India?"
-    negative_prompts:
-      - "Write a Python script to scrape data from a website."
-      - "Explain the key differences between Bayesian and frequentist statistics."
-      - "भारत में लोग अपने बड़ों के पैरों को छूते हैं जब हम उन्हें नमस्कार करते हैं, ऐसा क्यों होता है?"
-      - "मशीन लर्निंग कैसे आपके व्यवसाय या परियोजना को बेहतर बना सकता है?"
-  - source_model: ai4bharat/Airavata
-    positive_prompts:
-      - "भारत में लोग अपने बड़ों के पैरों को छूते हैं जब हम उन्हें नमस्कार करते हैं, ऐसा क्यों होता है?"
-      - "मशीन लर्निंग कैसे आपके व्यवसाय या परियोजना को बेहतर बना सकता है?"
-      - "एक आयत के लंबाई, चौड़ाई और ऊंचाई 8, 5 और 3 इकाई हैं। इस आयत का क्षेत्रफल क्या होगा?"
-      - "एक व्यक्ति एक साल में अपनी परिमिति का 3/5 हिस्सा चलता है। अगर वह प्रतिदिन 12 किलोमीटर चलता है, तो उसकी परिमिति क्या होगी?"
-    negative_prompts:
-      - "Write a heartfelt poem about the beauty of nature."
-      - "What year did World War II end?"
-      - "What are some fun activities to do in Seattle?,Answer in hindi "
-      - "What is deep learning,Answer in english"
-```
-
-## 💻 Usage
-
-```python
-!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate
-
-from transformers import AutoTokenizer
-import transformers
-import torch
-
-model = "damerajee/Hixtral-test"
-
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
-pipeline = transformers.pipeline(
-    "text-generation",
-    model=model,
-    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
-)
-
-messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
-prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
-outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
-print(outputs[0]["generated_text"])
-```