Akshara 8B Llama Multilingual V0.1

🚀 推出 Akshara-8B：為印度打造的人工智能 🇮🇳✨

我們自豪地推出 Akshara-8B，這是我們專門為印度多元語言環境打造的前沿 人工智能集群。Akshara 旨在能夠 無縫理解和生成 多種印度語言的文本，讓人工智能更易獲取、更強大，且更貼合我們國家的需求。

🚀 快速開始

Akshara-8B 是 SVECTOR 旗艦大型人工智能模型（Akshara）的 高度優化蒸餾版本。它保留了其母模型的核心智能和多語言能力，同時特別針對 效率、速度和可訪問性 進行了設計。它利用先進的蒸餾技術，在保證輕量級和可擴展性的同時，提供強大的人工智能性能。Akshara-8B 體現了 SVECTOR 為印度帶來前沿人工智能的承諾，確保為 印度的多元語言和應用 提供強大支持。

Akshara 能夠流暢地理解和生成以下語言的內容： ✅ 印地語
✅ 古吉拉特語
✅ 馬拉地語
✅ 泰米爾語
✅ 泰盧固語
✅ 卡納達語
✅ 旁遮普語
✅ 英語

✨ 主要特性

• 🔹 印度製造，服務印度與全球 🇮🇳
• 🔹 針對速度和效率進行優化 ⚡
• 🔹 無縫的多語言處理 🗣️
• 🔹 平衡的準確性和創造性 🎨
• 🔹 輕量級且可擴展，適用於實際應用 🚀

📦 安裝指南

安裝依賴項

pip install transformers torch

💻 使用示例

基礎用法

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "SVECTOR-CORPORATION/Akshara-8B-Llama-Multilingual-V0.1"

# Load the model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

# Sample input
input_text = "भारत की सबसे बड़ी भाषा कौनसी है?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")

# Generate response
output = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=256)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

高級用法

messages = [
    {"role": "system", "content": "आप Akshara हैं, भारत के लिए बना एक AI, जो हिंदी, गुजराती, मराठी, तमिल, तेलुगु, कन्नड़, पंजाबी और अंग्रेजी में बातचीत कर सकता है।"},
    {"role": "user", "content": "नमस्ते! आप क्या कर सकते हैं?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to("cuda")

outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=256)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

📚 詳細文檔

通過接納印度的語言多樣性，Akshara 代表著在我國 縮小人工智能差距 的重要一步。無論是 教育、研究、客戶服務、內容創作還是智能自動化，Akshara 都將徹底改變 多語言人工智能交互。

加入我們，共同塑造印度人工智能的未來！ 🇮🇳🚀

Akshara

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

🔖 引用

@misc{SVECTOR2025Akshara,
  title     = {Akshara: A Multilingual AI Model for India},
  author    = {SVECTOR},
  year      = {2025},
  url       = {https://svector.co.in},
  note      = {Developed by SVECTOR CORPORATION for multilingual AI Model},
}