Exercise Week 3 and fix folder week2
This commit is contained in:
Javier Otero
@@ -0,0 +1,573 @@
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|||||||
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{
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"cells": [
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||||||
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{
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||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"colab": {
|
||||||
|
"base_uri": "https://localhost:8080/"
|
||||||
|
},
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||||||
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"id": "M-mTmXz9USNe",
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||||||
|
"outputId": "d2a37614-9c84-4460-af18-938faa296e5b"
|
||||||
|
},
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||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
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"source": [
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||||||
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"!pip install -q --upgrade bitsandbytes accelerate"
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||||||
|
]
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||||||
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},
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||||||
|
{
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||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
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"metadata": {
|
||||||
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"id": "FW8nl3XRFrz0"
|
||||||
|
},
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||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
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||||||
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"# imports\n",
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||||||
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"\n",
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||||||
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"import os\n",
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||||||
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"import requests\n",
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||||||
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"from IPython.display import Markdown, display, update_display\n",
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||||||
|
"from openai import OpenAI\n",
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||||||
|
"from google.colab import drive\n",
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||||||
|
"from huggingface_hub import login\n",
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||||||
|
"from google.colab import userdata\n",
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||||||
|
"from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer, BitsAndBytesConfig\n",
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||||||
|
"import torch"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"id": "xYW8kQYtF-3L"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
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"source": [
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||||||
|
"hf_token = userdata.get('HF_TOKEN')\n",
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||||||
|
"login(hf_token, add_to_git_credential=True)\n",
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||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"DEEPSEEK = \"deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B\"\n",
|
||||||
|
"LLAMA = \"meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct\""
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"id": "piEMmcSfMH-O"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
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||||||
|
"system_message = \"\"\"\n",
|
||||||
|
"You are an specialized tutor in creating flashcards about whatever topic the user decides to research.\n",
|
||||||
|
"They need to be brief, with a short question and a short answer in the following markdown format example\n",
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||||||
|
"###TEMPLATE###\n",
|
||||||
|
"# Flashcard 1\n",
|
||||||
|
"<details>\n",
|
||||||
|
"<summary>What is the capital of France?</summary>\n",
|
||||||
|
"Paris\n",
|
||||||
|
"</details>\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"# Flashcard 2\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"<details>\n",
|
||||||
|
"<summary>What is the derivative of sin(x)?</summary>\n",
|
||||||
|
"cos(x)\n",
|
||||||
|
"</details>\n",
|
||||||
|
"###TEMPLATE###\n",
|
||||||
|
"\"\"\"\n",
|
||||||
|
"\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"id": "UcRKUgcxMew6"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"quant_config = BitsAndBytesConfig(\n",
|
||||||
|
" load_in_4bit=True,\n",
|
||||||
|
" bnb_4bit_use_double_quant=True,\n",
|
||||||
|
" bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,\n",
|
||||||
|
" bnb_4bit_quant_type=\"nf4\"\n",
|
||||||
|
")"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
|
"id": "HdQnWEzW3lzP"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"# Wrapping everything in a function - and adding Streaming and generation prompts\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"def generate(model, messages, quant=True, stream = True, max_new_tokens=500):\n",
|
||||||
|
" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)\n",
|
||||||
|
" tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token\n",
|
||||||
|
" input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors=\"pt\", add_generation_prompt=True).to(\"cuda\")\n",
|
||||||
|
" attention_mask = torch.ones_like(input_ids, dtype=torch.long, device=\"cuda\")\n",
|
||||||
|
" streamer = TextStreamer(tokenizer)\n",
|
||||||
|
" if quant:\n",
|
||||||
|
" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model, quantization_config=quant_config).to(\"cuda\")\n",
|
||||||
|
" else:\n",
|
||||||
|
" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model).to(\"cuda\")\n",
|
||||||
|
" if stream:\n",
|
||||||
|
" outputs = model.generate(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, max_new_tokens=max_new_tokens, streamer=streamer)\n",
|
||||||
|
" else:\n",
|
||||||
|
" outputs = model.generate(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, max_new_tokens=max_new_tokens,)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)\n",
|
||||||
|
" return response\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": null,
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"colab": {
|
||||||
|
"base_uri": "https://localhost:8080/",
|
||||||
|
"height": 710,
|
||||||
|
"referenced_widgets": [
|
||||||
|
"c07d99864c17468091385a5449ad39db",
|
||||||
|
"d1164091bab34a37a41a62ca66bd4635",
|
||||||
|
"59a24e217f474d028436d95846c2fc17",
|
||||||
|
"4776f1a85807460b9494377ce242887d",
|
||||||
|
"82b8a20d2a8647faac84c46bd9e1248b",
|
||||||
|
"991ebb206ead4e30818dc873fd5650ac",
|
||||||
|
"e7d6ddd317c44472a9afeb63dee8d982",
|
||||||
|
"28b2d565e7a0455eb362c02581604d3b",
|
||||||
|
"2046de5490c8468da7c96f1528ab9a1c",
|
||||||
|
"ba27365f3f124c359fa6e07c23af182c",
|
||||||
|
"b139d8162b354551ad09c957cc842506"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"id": "jpM_jxeT4Bv3",
|
||||||
|
"outputId": "75181c1d-8589-45ce-e5e0-d5974ada080c"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"import gradio as gr\n",
|
||||||
|
"import re\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"def call_generate(model_name, topic, num_flashcards):\n",
|
||||||
|
" if model_name == \"LLAMA\":\n",
|
||||||
|
" model = LLAMA\n",
|
||||||
|
" elif model_name == \"DEEPSEEK\":\n",
|
||||||
|
" model = DEEPSEEK\n",
|
||||||
|
" else:\n",
|
||||||
|
" return \"Invalid model selected.\"\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" messages = [\n",
|
||||||
|
" {\"role\": \"system\", \"content\": system_message},\n",
|
||||||
|
" {\"role\": \"user\", \"content\": f\"I want to know more about {topic}. Please provide {num_flashcards} flashcards.\"}\n",
|
||||||
|
" ]\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" # Call your existing generate function\n",
|
||||||
|
" response = generate(model, messages, stream=False, max_new_tokens=2000)\n",
|
||||||
|
" text = re.sub(r'###TEMPLATE.*?###TEMPLATE', '', response, flags=re.DOTALL)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" result = re.search(r\"(# Flashcard 1[\\s\\S]*</details>)\", text)\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" if result:\n",
|
||||||
|
" response = result.group(1)\n",
|
||||||
|
" else:\n",
|
||||||
|
" response\n",
|
||||||
|
" return response\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"with gr.Blocks() as ui:\n",
|
||||||
|
" with gr.Row():\n",
|
||||||
|
" model_dropdown = gr.Dropdown(choices=[\"LLAMA\", \"DEEPSEEK\"], value=\"LLAMA\", label=\"Model\")\n",
|
||||||
|
" with gr.Row():\n",
|
||||||
|
" topic_selector = gr.Textbox(label=\"Type the topic you want flashcards:\", max_lines=1, max_length=50)\n",
|
||||||
|
" num_flashcards = gr.Slider(\n",
|
||||||
|
" minimum=1,\n",
|
||||||
|
" maximum=10,\n",
|
||||||
|
" step=1,\n",
|
||||||
|
" value=5,\n",
|
||||||
|
" label=\"Nr. Flashcards\",\n",
|
||||||
|
" )\n",
|
||||||
|
" with gr.Row():\n",
|
||||||
|
" generate_button = gr.Button(\"Generate Flashcards\")\n",
|
||||||
|
" with gr.Row():\n",
|
||||||
|
" output = gr.Markdown()\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" # Hooking up events to callbacks\n",
|
||||||
|
" generate_button.click(\n",
|
||||||
|
" call_generate,\n",
|
||||||
|
" inputs=[model_dropdown, topic_selector, num_flashcards],\n",
|
||||||
|
" outputs=output\n",
|
||||||
|
" )\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"ui.launch(inbrowser=True, debug=True)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"accelerator": "GPU",
|
||||||
|
"colab": {
|
||||||
|
"gpuType": "T4",
|
||||||
|
"provenance": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"kernelspec": {
|
||||||
|
"display_name": "Python 3",
|
||||||
|
"name": "python3"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"language_info": {
|
||||||
|
"name": "python"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"widgets": {
|
||||||
|
"application/vnd.jupyter.widget-state+json": {
|
||||||
|
"2046de5490c8468da7c96f1528ab9a1c": {
|
||||||
|
"model_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"model_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"model_name": "ProgressStyleModel",
|
||||||
|
"state": {
|
||||||
|
"_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"_model_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"_model_name": "ProgressStyleModel",
|
||||||
|
"_view_count": null,
|
||||||
|
"_view_module": "@jupyter-widgets/base",
|
||||||
|
"_view_module_version": "1.2.0",
|
||||||
|
"_view_name": "StyleView",
|
||||||
|
"bar_color": null,
|
||||||
|
"description_width": ""
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"28b2d565e7a0455eb362c02581604d3b": {
|
||||||
|
"model_module": "@jupyter-widgets/base",
|
||||||
|
"model_module_version": "1.2.0",
|
||||||
|
"model_name": "LayoutModel",
|
||||||
|
"state": {
|
||||||
|
"_model_module": "@jupyter-widgets/base",
|
||||||
|
"_model_module_version": "1.2.0",
|
||||||
|
"_model_name": "LayoutModel",
|
||||||
|
"_view_count": null,
|
||||||
|
"_view_module": "@jupyter-widgets/base",
|
||||||
|
"_view_module_version": "1.2.0",
|
||||||
|
"_view_name": "LayoutView",
|
||||||
|
"align_content": null,
|
||||||
|
"align_items": null,
|
||||||
|
"align_self": null,
|
||||||
|
"border": null,
|
||||||
|
"bottom": null,
|
||||||
|
"display": null,
|
||||||
|
"flex": null,
|
||||||
|
"flex_flow": null,
|
||||||
|
"grid_area": null,
|
||||||
|
"grid_auto_columns": null,
|
||||||
|
"grid_auto_flow": null,
|
||||||
|
"grid_auto_rows": null,
|
||||||
|
"grid_column": null,
|
||||||
|
"grid_gap": null,
|
||||||
|
"grid_row": null,
|
||||||
|
"grid_template_areas": null,
|
||||||
|
"grid_template_columns": null,
|
||||||
|
"grid_template_rows": null,
|
||||||
|
"height": null,
|
||||||
|
"justify_content": null,
|
||||||
|
"justify_items": null,
|
||||||
|
"left": null,
|
||||||
|
"margin": null,
|
||||||
|
"max_height": null,
|
||||||
|
"max_width": null,
|
||||||
|
"min_height": null,
|
||||||
|
"min_width": null,
|
||||||
|
"object_fit": null,
|
||||||
|
"object_position": null,
|
||||||
|
"order": null,
|
||||||
|
"overflow": null,
|
||||||
|
"overflow_x": null,
|
||||||
|
"overflow_y": null,
|
||||||
|
"padding": null,
|
||||||
|
"right": null,
|
||||||
|
"top": null,
|
||||||
|
"visibility": null,
|
||||||
|
"width": null
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"4776f1a85807460b9494377ce242887d": {
|
||||||
|
"model_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"model_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"model_name": "HTMLModel",
|
||||||
|
"state": {
|
||||||
|
"_dom_classes": [],
|
||||||
|
"_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"_model_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"_model_name": "HTMLModel",
|
||||||
|
"_view_count": null,
|
||||||
|
"_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"_view_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"_view_name": "HTMLView",
|
||||||
|
"description": "",
|
||||||
|
"description_tooltip": null,
|
||||||
|
"layout": "IPY_MODEL_ba27365f3f124c359fa6e07c23af182c",
|
||||||
|
"placeholder": "",
|
||||||
|
"style": "IPY_MODEL_b139d8162b354551ad09c957cc842506",
|
||||||
|
"value": " 2/2 [00:35<00:00, 15.99s/it]"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"59a24e217f474d028436d95846c2fc17": {
|
||||||
|
"model_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"model_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"model_name": "FloatProgressModel",
|
||||||
|
"state": {
|
||||||
|
"_dom_classes": [],
|
||||||
|
"_model_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"_model_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"_model_name": "FloatProgressModel",
|
||||||
|
"_view_count": null,
|
||||||
|
"_view_module": "@jupyter-widgets/controls",
|
||||||
|
"_view_module_version": "1.5.0",
|
||||||
|
"_view_name": "ProgressView",
|
||||||
|
"bar_style": "success",
|
||||||
|
"description": "",
|
||||||
|
"description_tooltip": null,
|
||||||
|
"layout": "IPY_MODEL_28b2d565e7a0455eb362c02581604d3b",
|
||||||
|
"max": 2,
|
||||||
|
"min": 0,
|
||||||
|
"orientation": "horizontal",
|
||||||
|
"style": "IPY_MODEL_2046de5490c8468da7c96f1528ab9a1c",
|
||||||
|
"value": 2
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"82b8a20d2a8647faac84c46bd9e1248b": {
|
||||||
|
"model_module": "@jupyter-widgets/base",
|
||||||
|
"model_module_version": "1.2.0",
|
||||||
|
"model_name": "LayoutModel",
|
||||||
|
"state": {
|
||||||
|
"_model_module": "@jupyter-widgets/base",
|
||||||
|
"_model_module_version": "1.2.0",
|
||||||
|
"_model_name": "LayoutModel",
|
||||||
|
"_view_count": null,
|
||||||
|
"_view_module": "@jupyter-widgets/base",
|
||||||
|
"_view_module_version": "1.2.0",
|
||||||
|
"_view_name": "LayoutView",
|
||||||
|
"align_content": null,
|
||||||
|
"align_items": null,
|
||||||
|
"align_self": null,
|
||||||
|
"border": null,
|
||||||
|
"bottom": null,
|
||||||
|
"display": null,
|
||||||
|
"flex": null,
|
||||||
|
"flex_flow": null,
|
||||||
|
"grid_area": null,
|
||||||
|
"grid_auto_columns": null,
|
||||||
|
"grid_auto_flow": null,
|
||||||
|
"grid_auto_rows": null,
|
||||||
|
"grid_column": null,
|
||||||
|
"grid_gap": null,
|
||||||
|
"grid_row": null,
|
||||||
|
"grid_template_areas": null,
|
||||||
|
"grid_template_columns": null,
|
||||||
|
"grid_template_rows": null,
|
||||||
|
"height": null,
|
||||||
|
"justify_content": null,
|
||||||
|
"justify_items": null,
|
||||||
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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"IPY_MODEL_59a24e217f474d028436d95846c2fc17",
|
||||||
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"IPY_MODEL_4776f1a85807460b9494377ce242887d"
|
||||||
|
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|
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|
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|
||||||
|
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|
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"d1164091bab34a37a41a62ca66bd4635": {
|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
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