使用场景

在智能手机上实现自然语言处理任务，如语音识别和文本生成。

在笔记本电脑上进行代码生成和调试，提高编程效率。

在教育应用中，辅助学生理解复杂概念和进行知识问答。

产品特色

支持多种参数规模：135M、360M和1.7B参数。

在高质量数据集上进行训练，提供高性能。

适用于本地设备，减少推理成本，提高隐私保护。

在多种基准测试中表现优异，测试常识推理和世界知识。

支持多种硬件配置，从智能手机到笔记本电脑。

提供ONNX和WebGPU演示，易于部署和使用。

支持指令调优，使用公开许可的指令数据集进行训练。

使用教程

1. 访问SmolLM模型的Hugging Face页面，下载所需的模型。

2. 根据设备硬件配置选择合适的模型版本（135M、360M或1.7B参数）。

3. 使用ONNX或WebGPU演示进行模型部署，确保模型能够在目标设备上运行。

4. 进行指令调优，使用公开许可的指令数据集对模型进行进一步训练。

5. 在实际应用中调用模型，进行自然语言处理任务，如文本生成、知识问答等。

6. 监控模型性能和资源使用情况，确保在本地设备上实现高效推理。