语言:

• 英语 许可证: 其他 库名称: transformers 许可证名称: 通义千问 许可证链接: https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct/blob/main/LICENSE 标签:
• 聊天
• 通义千问
• Qwen2
• Qwen2.5
• 微调
• ChatML 基础模型: Qwen/Qwen2.5-72B 数据集:
• MaziyarPanahi/truthy-dpo-v0.1-axolotl 模型名称: calme-2.1-qwen2.5-72b 管道标签: 文本生成 推理: 禁用 模型创建者: MaziyarPanahi

MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b

该模型是基于强大的Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct进行微调的版本，进一步突破了自然语言理解和生成的界限。我的目标是创建一个多功能且强大的模型，在各种基准测试和实际应用中都能表现出色。

使用场景

该模型适用于广泛的应用场景，包括但不限于：

• 高级问答系统
• 智能聊天机器人和虚拟助手
• 内容生成与摘要
• 代码生成与分析
• 复杂问题解决与决策支持

⚡ 量化 GGUF

即将推出。

🏆 开放大模型排行榜评估结果

即将公布。

提示模板

该模型使用ChatML提示模板：

<|im_start|>system
{系统}
<|im_end|>
<|im_start|>user
{用户}
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{助手}

使用方法

# 使用管道作为高级辅助工具

from transformers import pipeline

messages = [
    {"role": "user", "content": "你是谁？"},
]
pipe = pipeline("text-generation", model="MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b")
pipe(messages)


# 直接加载模型

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-2.1-qwen2.5-72b")

伦理考量

与任何大型语言模型一样，用户应意识到潜在的偏见和局限性。我们建议在生产环境中部署该模型时，实施适当的保障措施和人工监督。