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• 训练生成
• 密斯特拉
• 7B
• 卡尔梅 model-index:
• name: Calme-7B-Instruct-v0.9 results: [] model_name: Calme-7B-Instruct-v0.9 inference: false model_creator: 马兹亚尔·帕纳希 pipeline_tag: 文本生成 quantized_by: 马兹亚尔·帕纳希

马兹亚尔·帕纳希/Calme-7B-Instruct-v0.9

模型描述

Calme-7B 是一个拥有70亿参数的先进语言模型，基于Mistral-7B在高质量数据集上进行微调。Calme-7B模型擅长生成清晰、平和且连贯的文本。

使用方法

# 使用pipeline作为高级辅助工具
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.9")

# 直接加载模型
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.9")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MaziyarPanahi/Calme-7B-Instruct-v0.9")

量化模型

我欣赏GGUF让大型语言模型(LLMs)能够在普通硬件上普及使用，特别是没有加速硬件的个人电脑。因此，我致力于将微调后的模型进行转换和量化，使其对所有人开放！

• GGUF (2/3/4/5/6/8位): 马兹亚尔·帕纳希/Calme-7B-Instruct-v0.9-GGUF

示例

<s>[INST] 你是一个乐于助人、尊重他人且诚实的助手。始终尽可能提供有帮助的回答，同时确保安全。你的回答不应包含任何有害、不道德、种族主义、性别歧视、有毒、危险或非法内容。请确保你的回答在社会上是公正的，且具有积极性质。

如果问题没有意义或事实不连贯，请解释原因而不是回答错误的内容。如果你不知道问题的答案，请不要分享虚假信息。

描述Docker系统的优缺点。[/INST]

<s> [INST] 马克比玛丽快，玛丽比乔快。乔比马克快吗？让我们一步步思考[/INST]

<s> [INST] 一步步解释25-4*2+3=? [/INST]

多语言支持:

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