Chat Model

🚀 聊天模型

这是一个为对话式人工智能进行微调的自定义聊天模型。该模型基于LLaMA架构，专门为阿拉伯语和英语对话设计，能有效解决多语言对话场景中的交互需求，为用户提供高质量的对话体验。

🚀 快速开始

此模型是基于LLaMA架构微调的自定义聊天模型，专为阿拉伯语和英语对话设计。使用前请确保安装了必要的依赖库，如PyTorch和Transformers。

✨ 主要特性

• 多语言支持：支持阿拉伯语和英语对话。
• 优化性能：针对对话任务进行优化，响应速度快，回复质量高。
• 量化处理：模型经过量化（int8）处理，减少资源占用。

📦 安装指南

使用该模型前，需要安装以下依赖：

• PyTorch
• Transformers
• CUDA（可选，用于GPU加速）

💻 使用示例

基础用法

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)

高级用法

# 你可以根据实际需求调整生成参数，如max_length、temperature等，以获得不同风格和长度的回复。
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,  # 增加最大长度
    temperature=0.8,  # 调整温度参数
    do_sample=True,
    top_p=0.9
)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

📚 详细文档

推理API

该模型与Hugging Face的推理API兼容，你可以使用以下端点进行推理：

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

模型性能

• 任务优化：针对对话任务进行了优化。
• 多语言支持：支持阿拉伯语和英语。
• 快速响应：响应速度快。
• 高质量回复：生成的回复质量高。

🔧 技术细节

• 架构：LLaMA
• 任务：文本生成
• 语言：阿拉伯语/英语
• 许可证：MIT
• 模型大小：大
• 训练数据：自定义对话数据
• 优化方式：量化（int8）

📄 许可证

本模型采用MIT许可证。