Clone with HTTP

 git clone https://www.modelscope.cn/zhanghuiATchina/zhangxiaobai_shishen2_1_8b.git

<食神2（1.8B）>介绍

本模型是基于InternLM2-chat-1.8B预训练模型，通过 XiaChuFang Recipe Corpus食谱语料库进行FineTune，训练出来的微调模型。

由于条件所限，现在的模型仅使用了10万个菜谱进行了1个epoch的训练。

模型描述

本模型是用于实现咨询菜谱的对话。

期望模型使用方式以及适用范围

使用gradio或者streamlit调用就行了。本地也可以直接使用命令行方式调用。

如何使用

命令行一个典型的方式就是编辑一个cli_demo.py的文件：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


model_name_or_path = "xxx"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
model = model.eval()

messages = []

print("=============Welcome to InternLM2 chatbot, type 'exit' to exit.=============")

while True:
    input_text = input("User  >>> ")
    if input_text == "exit":
        break
    response, history = model.chat(tokenizer, input_text, history=messages)
    #messages.append((input_text, response))
    print(f"robot >>> {response}")

然后 python cli_demo.py即可。

训练数据介绍

XiaChuFang Recipe Corpus

● 发布方：清华大学,百度,北京通用人工智能研究院

● 发布时间：2020

● 简介：完整的食谱语料库包含1,520,327种中国食谱。其中，1,242,206食谱属于30,060菜肴。一道菜平均有41.3个食谱。食谱的平均长度是224个字符。最大长度为62,722个字符，最小长度为10个字符。食谱由415,272位作者贡献。其中，最有生产力的作者上传5,394食谱。我们提供脱敏的作者信息。

● 下载地址： https://opendatalab.org.cn/XiaChuFangRecipeCorpus

● 论文地址： https://arxiv.org//pdf/2210.114

模型训练流程

后续补充

数据评估及结果

后续补充

食神2（1.8B）

作品详情