Chat Model

🚀 聊天模型

這是一個為對話式人工智能進行微調的自定義聊天模型。該模型基於LLaMA架構，專門為阿拉伯語和英語對話設計，能有效解決多語言對話場景中的交互需求，為用戶提供高質量的對話體驗。

🚀 快速開始

此模型是基於LLaMA架構微調的自定義聊天模型，專為阿拉伯語和英語對話設計。使用前請確保安裝了必要的依賴庫，如PyTorch和Transformers。

✨ 主要特性

• 多語言支持：支持阿拉伯語和英語對話。
• 優化性能：針對對話任務進行優化，響應速度快，回覆質量高。
• 量化處理：模型經過量化（int8）處理，減少資源佔用。

📦 安裝指南

使用該模型前，需要安裝以下依賴：

• PyTorch
• Transformers
• CUDA（可選，用於GPU加速）

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gamer-to/chat-model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gamer-to/chat-model")

# Example input
input_text = "مرحبا كيف حالك؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_length=256,
    temperature=0.7,
    do_sample=True,
    top_p=0.95
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

高級用法

# 你可以根據實際需求調整生成參數，如max_length、temperature等，以獲得不同風格和長度的回覆。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gamer-to/chat-model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gamer-to/chat-model")

input_text = "مرحبا كيف حالك؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_length=512,  # 增加最大長度
    temperature=0.8,  # 調整溫度參數
    do_sample=True,
    top_p=0.9
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

📚 詳細文檔

推理API

該模型與Hugging Face的推理API兼容，你可以使用以下端點進行推理：

POST https://api-inference.huggingface.co/models/gamer-to/chat-model

模型性能

• 任務優化：針對對話任務進行了優化。
• 多語言支持：支持阿拉伯語和英語。
• 快速響應：響應速度快。
• 高質量回復：生成的回覆質量高。

🔧 技術細節

• 架構：LLaMA
• 任務：文本生成
• 語言：阿拉伯語/英語
• 許可證：MIT
• 模型大小：大
• 訓練數據：自定義對話數據
• 優化方式：量化（int8）

📄 許可證

本模型採用MIT許可證。