
## 介绍
1. 模型名称：`xiaoheizi`（`小黑子`），现在国内的大模型起的名字一个比一个厉害，那我们和别人做点不一样的，主打一个随意～
2. 模型参数量：是一个参数量为`3B`的模型
3. 模型：模型基于[`dolly_v2_3b`](https://huggingface.co/databricks/dolly-v2-3b)模型，而`dolly_v2_3b`模型本质上就是[`gpt_neox`](https://huggingface.co/models?other=gpt_neox)模型
4. 数据：基于[`BelleGroup/train_1M_CN`](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_1M_CN)数据做的训练
5. 商用：可以商用
6. GitHub仓库：本项目的训练和推理代码已经全部开源[https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/blob/main/chinese_dolly_v2_3b](https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp/blob/main/chinese_dolly_v2_3b)

## 使用方法

### 推理

#### step1
```bash
git clone git@github.com:yuanzhoulvpi2017/zero_nlp.git

cd chinese_dolly_v2_3b

```

#### step2

```python
from transformers import GPTNeoXForCausalLM,AutoTokenizer
from dolly.generate import generate_response,load_model_tokenizer_for_generate
import torch


model, tokenizer = load_model_tokenizer_for_generate(pretrained_model_name_or_path="yuanzhoulvpi/xiaoheizi-3b")


for i in range(10):
    print("*" * 100)
    res = generate_response(instruction="列出三个在二十世纪被认为是最伟大的小说之一的书名，以及它们的作者。", model=model,tokenizer=tokenizer)
    print(res)
    torch.cuda.empty_cache()


# ****************************************************************************************************
# - 《致命招若众》 by 黄伟作为一部历史传说学者的作品，创作于 1898 年。
# - 《讲故事人生》 by 苏珊作为一部历史传说，近年的迈克尔·道尔莎尼的重装作品，创作于1999年。
# - 《金头银头》 by 洛克菲尔德·迪伊纳作为一部小说、小说之旅、花园小说家之一，创作于1958年。

```

### 训练
1. 使用`trainer_dolly.py`文件训练即可
{"language": ["zh"], "license": "apache-2.0", "library_name": "transformers", "datasets": ["BelleGroup/train_1M_CN"]}
transformers pytorch gpt_neox text-generation zh dataset:BelleGroup/train_1M_CN license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #gpt_neox #text-generation #zh #dataset-BelleGroup/train_1M_CN #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 


## 介绍
1. 模型名称：'xiaoheizi'（'小黑子'），现在国内的大模型起的名字一个比一个厉害，那我们和别人做点不一样的，主打一个随意～
2. 模型参数量：是一个参数量为'3B'的模型
3. 模型：模型基于'dolly_v2_3b'模型，而'dolly_v2_3b'模型本质上就是'gpt_neox'模型
4. 数据：基于'BelleGroup/train_1M_CN'数据做的训练
5. 商用：可以商用
6. GitHub仓库：本项目的训练和推理代码已经全部开源https://URL

## 使用方法

### 推理

#### step1


#### step2



### 训练
1. 使用'trainer_dolly.py'文件训练即可
## 介绍
1. 模型名称：'xiaoheizi'（'小黑子'），现在国内的大模型起的名字一个比一个厉害，那我们和别人做点不一样的，主打一个随意～
2. 模型参数量：是一个参数量为'3B'的模型
3. 模型：模型基于'dolly_v2_3b'模型，而'dolly_v2_3b'模型本质上就是'gpt_neox'模型
4. 数据：基于'BelleGroup/train_1M_CN'数据做的训练
5. 商用：可以商用
6. GitHub仓库：本项目的训练和推理代码已经全部开源https://URL ## 使用方法 ### 推理 #### step1 #### step2 ### 训练
1. 使用'trainer_dolly.py'文件训练即可
TAGS
#transformers #pytorch #gpt_neox #text-generation #zh #dataset-BelleGroup/train_1M_CN #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
 ## 介绍
1. 模型名称：'xiaoheizi'（'小黑子'），现在国内的大模型起的名字一个比一个厉害，那我们和别人做点不一样的，主打一个随意～
2. 模型参数量：是一个参数量为'3B'的模型
3. 模型：模型基于'dolly_v2_3b'模型，而'dolly_v2_3b'模型本质上就是'gpt_neox'模型
4. 数据：基于'BelleGroup/train_1M_CN'数据做的训练
5. 商用：可以商用
6. GitHub仓库：本项目的训练和推理代码已经全部开源https://URL ## 使用方法 ### 推理 #### step1 #### step2 ### 训练
1. 使用'trainer_dolly.py'文件训练即可
TAGS
#transformers #pytorch #gpt_neox #text-generation #zh #dataset-BelleGroup/train_1M_CN #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 
## 介绍
1. 模型名称：'xiaoheizi'（'小黑子'），现在国内的大模型起的名字一个比一个厉害，那我们和别人做点不一样的，主打一个随意～
2. 模型参数量：是一个参数量为'3B'的模型
3. 模型：模型基于'dolly_v2_3b'模型，而'dolly_v2_3b'模型本质上就是'gpt_neox'模型
4. 数据：基于'BelleGroup/train_1M_CN'数据做的训练
5. 商用：可以商用
6. GitHub仓库：本项目的训练和推理代码已经全部开源https://URL## 使用方法### 推理#### step1#### step2### 训练
1. 使用'trainer_dolly.py'文件训练即可