开源协议: MIT 数据集:

• thundax/alpaca-zh-text2sign 语言:
• 中文 评估指标:
• 准确率 基础模型:
• Qwen/Qwen2.5-1.5B 任务标签: 文本生成

Qwen2.5-1.5B手语模型

模型简介

Qwen2.5手语模型是基于Qwen2.5架构开发的文本转中国手语模型

微调详情

• 微调数据集: alpaca-zh-text2sign
• 微调参数

快速开始

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda"  # 指定模型加载设备

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "thundax/Qwen2.5-1.5B-Sign",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("thundax/Qwen2.5-1.5B-Sign")

text = "站一个制高点看上海，上海的弄堂是壮观的景象。它是这城市背景一样的东西。"
input_text = f'将句子转译为标签\n{text}\n'
model_inputs = tokenizer([input_text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    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]

引用声明

如果您觉得我们的工作对您有帮助，欢迎引用。

@software{qwen2-sign,
  author = {thundax},
  title = {qwen2-sign: 文本转手语工具},
  year = {2025},
  url = {https://github.com/thundax-lyp},
}