🚀 🌞 SolaraV2 — summerstars/SolaraV2

SolaraV2是原始Solara模型的升级版，它是一个轻量级、经过指令微调的语言模型。该模型基于HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct构建，在更大且更多样化的数据集上进行训练，包括基本的数学相关样本，提升了它处理日常对话和教育任务的能力。整个开发过程由一名高中生在Google Colab（T4 GPU）上完成。

✨ 主要特性

SolaraV2由高中生开发，依托Google Colab（T4 GPU）构建。它具有以下特性：

• 基于HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct基础模型。
• 在更大且更多样化的数据集上训练，包含基本数学相关样本。
• 能够处理日常对话和教育任务。

📚 详细文档

📌 模型详情

🚀 主要用途

• 🤖 适用于构建轻量级聊天机器人。
• 📱 可在CPU或移动设备上进行推理。
• 📚 适用于教育或业余项目。
• 🧾 能够完成指令跟随任务。
• ➗ 可以处理基本的数学问题。

💻 使用示例

基础用法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "summerstars/SolaraV2-coder-0511"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

prompt = "What is 15 * 4?"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)

# Print the result / 結果を表示
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📄 许可证

本项目采用Apache 2.0许可证。