Cloe with HTTP

git cloe https://www.modelscope.c/zhaghuiATchia/zhagxiaobai_shishe2_full_1_8b.git

<食神2（全量版）1.8b>介绍

本模型是基于IterLM2-chat-1.8B预训练模型，通过 XiaChuFag Recipe Corpus食谱语料库进行FieTue，训练出来的微调模型。

使用了150万个菜谱进行了1个epoch的训练。

模型描述

本模型是用于实现咨询菜谱的对话。

期望模型使用方式以及适用范围

使用gradio或者streamlit调用就行了。本地也可以直接使用命令行方式调用。

如何使用

命令行一个典型的方式就是编辑一个cli_demo.py的文件：

import torch
from trasformers import AutoTokeizer, AutoModelForCausalLM


model_ame_or_path = "xxx"

tokeizer = AutoTokeizer.from_pretraied(model_ame_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretraied(model_ame_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
model = model.eval()

messages = []

prit("=============Welcome to IterLM2 chatbot, type 'exit' to exit.=============")

while True:
    iput_text = iput("User  >>> ")
    if iput_text == "exit":
        break
    respose, history = model.chat(tokeizer, iput_text, history=messages)
    #messages.apped((iput_text, respose))
    prit(f"robot >>> {respose}")

然后 pytho cli_demo.py即可。

训练数据介绍

XiaChuFag Recipe Corpus

● 发布方：清华大学,百度,北京通用人工智能研究院

● 发布时间：2020

● 简介： 完整的食谱语料库包含1,520,327种中国食谱。其中，1,242,206食谱属于30,060菜肴。一道菜平均有41.3个食谱。食谱的平均长度是224个字符。最大长度为62,722个字符，最小长度为10个字符。食谱由415,272位作者贡献。其中，最有生产力的作者上传5,394食谱。我们提供脱敏的作者信息。

● 下载地址： https://opedatalab.org.c/XiaChuFagRecipeCorpus

● 论文地址： https://arxiv.org//pdf/2210.114

模型训练流程

后续补充

数据评估及结果

后续补充

相关论文以及引用信息

后续补充

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