使用场景

聊天机器人使用Index-1.9B-Chat生成自然对话，提升用户满意度

内容创作者利用该模型生成对话剧本，丰富作品内容

企业客服系统集成该模型，自动生成回答，提高服务效率

产品特色

支持多种对话场景的生成，具有高趣味性

基于大量中英文语料进行预训练，具有广泛的语言理解能力

通过SFT和DPO技术进行模型对齐，优化对话生成效果

引入RAG技术实现角色扮演定制，提供个性化对话体验

适配llamacpp和Ollama，具有较好的硬件兼容性

提供详细的技术报告和GitHub资源，方便用户学习和使用

使用教程

1. 安装必要的Python库，如transformers和PyTorch。

2. 导入AutoTokenizer和pipeline模块。

3. 设置模型路径和设备类型。

4. 使用AutoTokenizer.from_pretrained加载模型的tokenizer。

5. 通过pipeline创建text-generation的pipeline。

6. 准备系统消息和用户查询，构建model_input数组。

7. 使用generator生成对话，设置参数如max_new_tokens、top_k等。

8. 打印生成的对话结果。