使用场景

用于构建智能客服系统，提供24小时自动回复服务。

作为个人助理，帮助用户管理日程和提醒重要事项。

在教育领域，辅助学生学习，提供个性化的学习建议和答疑。

产品特色

在数学推理方面表现优异，超越同量级模型。

支持1M超长上下文窗口，适合长文本处理。

能够从多个网页搜集信息进行分析推理。

具备指令理解、工具筛选与结果反思等能力。

支持通过LMDeploy和vLLM进行模型部署和API服务。

代码遵循Apache-2.0协议开源，模型权重对学术研究完全开放。

使用教程

步骤1: 使用提供的代码加载InternLM2.5-7B-Chat模型。

步骤2: 设置模型参数，选择适当的精度（float16或float32）。

步骤3: 利用模型的chat或stream_chat接口进行对话或流式生成。

步骤4: 通过LMDeploy或vLLM部署模型，实现本地或云端推理。

步骤5: 发送请求到模型，获取对话或文本生成的结果。

步骤6: 根据应用场景对结果进行后处理，如格式化输出或进一步分析。