T3Q Qwen2.5 14b V1.2 E2

🚀 T3Q-qwen2.5-14b-v1.2-e2模型

T3Q-qwen2.5-14b-v1.2-e2是基於Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1M模型進行後訓練得到的版本。它使用了特定的訓練配置（LoRA-8-4-0.0001-cosine-32-16 with train_data_v1.2），在文本生成任務上有出色表現。

🚀 快速開始

這裡提供了一個使用apply_chat_template的代碼片段，向你展示如何加載分詞器和模型，以及如何生成內容。

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "JungZoona/T3Q-qwen2.5-14b-v1.2-e2"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證，詳情請見許可證鏈接。

🔍 模型信息