validation

Finetunning/validation.jsonl

 {"text": "Я зустрінуся з тобою в неділю о третій.", "translation": "On se voit dimanche à trois heures."}
 {"text": "Я сказав собі: «Це гарна ідея».", "translation": "Je me suis dit : « C’est une bonne idée. »"}
 {"text": "Ми збиралися пробути там біля двох тижнів.", "translation": "Nous avions l’intention de rester là près de deux semaines."}
-{"text": "Як на мене, то наразі помовчу.", "translation": "En ce qui me concerne, je n’ai pour le moment rien à dire."}
-{"text": "Мій дядько вчора помер від раку шлунку.", "translation": "Mon oncle est mort hier d’un cancer à l’estomac."}
-{"text": "Я не знаю, що ще можна зробити.", "translation": "Je ne sais plus quoi faire."}
-{"text": "Я навчився жити без неї.", "translation": "J’ai appris à vivre sans elle."}
-{"text": "Мені завжди більше подобалися загадкові персонажі.", "translation": "J’ai toujours préféré les personnages mystérieux."}
-{"text": "Тобі краще поспати.", "translation": "Tu ferais mieux de dormir."}
-{"text": "Обдумай це.", "translation": "Penses-y."}
-{"text": "Наприклад, тобі подобається англійська?", "translation": "Par exemple, est-ce que tu aimes l’anglais ?"}
-{"text": "Коли Вам буде зручно?", "translation": "Quand est-ce que ça vous arrangera ?"}
-{"text": "Том вільно розмовляє японською.", "translation": "Tom parle couramment japonais."}
-{"text": "Ти не знаєш, де мій годинник?", "translation": "Tu ne sais pas où est ma montre ?"}
-{"text": "Є ще одне питання, яке нам так само треба обміркувати.", "translation": "Il reste encore une question que nous devons discuter."}
-{"text": "Я біжу якомога швидше, щоб наздогнати його.", "translation": "Je cours le plus vite possible pour le rattraper."}
-{"text": "Не всі, хто тут живе, багаті.", "translation": "Tous ceux qui habitent ici ne sont pas forcément riches."}
-{"text": "Ліки прискорили процес росту.", "translation": "Les médicaments accéléraient la croissance."}
-{"text": "Я бачив, як він біг.", "translation": "Je l'ai vu courir."}
-{"text": "Як ти ставишся до того, щоб погуляти в парку?", "translation": "Que penserais-tu d'une balade au parc ?"}
-{"text": "Наближається Різдво.", "translation": "Noël approche."}
-{"text": "Я передзвоню тобі пізніше.", "translation": "Je te rappelle plus tard."}
-{"text": "Людина — це єдина тварина, яка може сміятися.", "translation": "L’Homme est le seul animal qui peut rigoler."}
 {"text": "Я чищу зуби двічі на день.", "translation": "Je me brosse les dents deux fois par jour."}
 {"text": "Він ніжно поклав руку на її плече.", "translation": "Il posa la main gentiment sur son épaule."}
 {"text": "Сьогодні жахливо холодно.", "translation": "Il fait horriblement froid aujourd'hui."}

Finetunning/validation.py

 import torch
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
+from peft import PeftModel
 from datasets import load_dataset
 from nltk.translate.bleu_score import corpus_bleu
 
 # ----------------------------
 # Configuration
 # ----------------------------
-MODEL_DIR = "./qwen2.5-7b-uk-fr-lora"  # dossier où tu as sauvegardé LoRA
-VALIDATION_FILE = "validation.jsonl"  # petit subset de test (5-50 phrases)
+BASE_MODEL = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"  # base model
+LORA_DIR = "./qwen2.5-7b-uk-fr-lora"    # fine-tuned LoRA
+VALIDATION_FILE = "validation.jsonl"    # small validation subset
 MAX_INPUT_LENGTH = 1024
 DEVICE = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
-print("=== Loading model and tokenizer ===")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_DIR, trust_remote_code=True)
+# Liste des prompts à tester
+PROMPTS_TO_TEST = [
+    {
+        "name": "Prompt de base",
+        "prompt": "Traduis la phrase ukrainienne suivante en français: {text}"
+    },
+    {
+        "name": "Prompt spécialisé mémoires",
+        "prompt": (
+            "Tu es un traducteur spécialisé dans les mémoires ukrainiennes des années 1910.\n"
+            "- Garde le style narratif et les tournures orales de l'auteur.\n"
+            "- Respecte les règles de traduction suivantes :\n\n"
+            "Règles strictes :\n"
+            "1. **Conserve tous les noms de lieux** dans leur forme originale (ex. : Львів → Lviv, mais ajoute une note si nécessaire entre [ ]).\n"
+            "2. **Respecte le style narratif** : garde les tournures orales et les expressions propres à l'auteur.\n\n"
+            "Voici la phrase à traduire :\nUkrainien : {text}\nFrançais :"
+        )
+    },
+    {
+        "name": "Prompt détaillé",
+        "prompt": (
+            "Tu es un expert en traduction littéraire spécialisé dans les textes historiques ukrainiens.\n"
+            "Règles à suivre absolument :\n"
+            "1. Conserve tous les noms propres et toponymes dans leur forme originale\n"
+            "2. Préserve le style et le registre de l'auteur original\n"
+            "3. Ajoute des notes entre crochets pour expliquer les références culturelles si nécessaire\n"
+            "4. Traduis de manière naturelle en français tout en restant fidèle au texte source\n\n"
+            "Texte à traduire :\nUkrainien : {text}\nTraduction française :"
+        )
+    },
+    {
+        "name": "Prompt minimaliste",
+        "prompt": "Traduction fidèle de l'ukrainien vers le français : {text}"
+    }
+]
+
+print("=== Loading tokenizer and model ===")
+
+# ----------------------------
+# Load tokenizer
+# ----------------------------
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+    BASE_MODEL,
+    trust_remote_code=True
+)
 tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
 tokenizer.model_max_length = MAX_INPUT_LENGTH
 
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
-    MODEL_DIR,
-    device_map="auto",
+# ----------------------------
+# Load base model directly on GPU
+# ----------------------------
+print(f"{80 * '_'}\nLoading base model on GPU...")
+base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    BASE_MODEL,
     torch_dtype=torch.float16,
+    device_map={"": 0},  # all on GPU
     trust_remote_code=True
 )
-model.eval()
 
-print("Model loaded.")
+# ----------------------------
+# Apply LoRA adapter
+# ----------------------------
+print(f"{80 * '_'}\nApplying LoRA adapter...")
+model = PeftModel.from_pretrained(base_model, LORA_DIR)
+model.eval()
+model.to(DEVICE)  # ensure everything on GPU
+print("Model ready for validation.")
 
 # ----------------------------
 # Load validation dataset
 # ----------------------------
-print("Loading validation dataset...")
+print(f"{80 * '_'}\nLoading validation dataset...")
 dataset = load_dataset("json", data_files=VALIDATION_FILE)
-examples = dataset["train"]  # petit subset
+examples = dataset["train"]
 print(f"{len(examples)} examples loaded for testing.")
 
 # ----------------------------
-# Function to generate translation
+# Translation function
 # ----------------------------
-def translate(text):
-    prompt = f"Translate the following Ukrainian text into French:\nUkrainian: {text}\nFrench:"
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=MAX_INPUT_LENGTH).to(DEVICE)
-    with torch.no_grad():
-        outputs = model.generate(
-            **inputs,
-            max_new_tokens=256,
-            do_sample=False,  # deterministic
-            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
-            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id
-        )
+@torch.inference_mode()
+def translate(text, prompt_template):
+    prompt = prompt_template.format(text=text)
+    inputs = tokenizer(
+        prompt,
+        return_tensors="pt",
+        truncation=True,
+        max_length=MAX_INPUT_LENGTH
+    ).to(DEVICE)
+
+    # Utilisation de GenerationConfig pour éviter les avertissements
+    generation_config = GenerationConfig.from_model_config(model.config)
+    generation_config.max_new_tokens = 256
+    generation_config.do_sample = False
+
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        generation_config=generation_config
+    )
+
     result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-    # Remove prompt from result
-    return result.replace(prompt, "").strip()
+
+    # Extraction de la partie traduction
+    if "Français :" in result:
+        translation_part = result.split("Français :")[-1].strip()
+    elif "Traduction française :" in result:
+        translation_part = result.split("Traduction française :")[-1].strip()
+    else:
+        translation_part = result.split(text)[-1].strip()
+
+    return translation_part
 
 # ----------------------------
-# Test all examples and compute BLEU
+# Evaluate all prompts and select best BLEU
 # ----------------------------
-print("Generating translations...")
-references = []
-hypotheses = []
+best_bleu = 0
+best_prompt = None
+all_results = {}
+
+print(f"{80 * '_'}\nTesting all prompts and computing BLEU scores...")
+
+for prompt_config in PROMPTS_TO_TEST:
+    print(f"\n{80 * '='}\nTesting prompt: {prompt_config['name']}\n{80 * '='}")
+    references = []
+    hypotheses = []
 
-for i, example in enumerate(examples):
-    src_text = example["text"]
-    ref_text = example["translation"]
-    pred_text = translate(src_text)
-    
-    print(f"\n[{i+1}] Source: {src_text}")
-    print(f"    Reference: {ref_text}")
-    print(f"    Prediction: {pred_text}")
+    for i, example in enumerate(examples):
+        src_text = example["text"]
+        ref_text = example["translation"]
+        pred_text = translate(src_text, prompt_config["prompt"])
 
-    # Prepare for BLEU (tokenized by space)
-    references.append([ref_text.split()])
-    hypotheses.append(pred_text.split())
+        print(f"\n[{i+1}] Source: {src_text}")
+        print(f"    Reference:  {ref_text}")
+        print(f"    Prediction: {pred_text}")
+
+        references.append([ref_text.split()])
+        hypotheses.append(pred_text.split())
+
+    bleu_score = corpus_bleu(references, hypotheses) * 100
+    print(f"\n=== Corpus BLEU score for '{prompt_config['name']}': {bleu_score:.4f} ===")
+
+    all_results[prompt_config["name"]] = bleu_score
+
+    if bleu_score > best_bleu:
+        best_bleu = bleu_score
+        best_prompt = prompt_config
+
+# ----------------------------
+# Display results
+# ----------------------------
+print(f"\n{80 * '='}\nFINAL RESULTS\n{80 * '='}")
+for prompt_name, score in all_results.items():
+    print(f"{prompt_name}: {score:.4f}")
 
-# Compute corpus BLEU
-bleu_score = corpus_bleu(references, hypotheses)
-print(f"\n=== Corpus BLEU score: {bleu_score:.4f} ===")
+print(f"\nBEST PROMPT: {best_prompt['name']} with BLEU score: {best_bleu:.4f}")
+print(f"Prompt content:\n{best_prompt['prompt']}")