使用场景

研究人员使用DataGemma RIG模型来生成包含最新统计数据的研究报告。

数据分析师利用模型在经济分析中自动整合人口统计数据。

学术机构在撰写关于社会趋势的论文时，使用模型来获取和引用相关统计信息。

产品特色

文本生成：根据输入的文本字符串，生成响应并注释统计数据。

自然语言查询：在生成的文本中，使用自然语言查询来获取统计数据。

微调模型：基于Gemma 2模型进行微调，以适应特定的数据检索任务。

4位量化：支持通过bitsandbytes库以4位量化的方式运行模型，以优化性能。

代码示例：提供代码示例，方便用户快速开始使用模型。

伦理和安全性：在模型发布前进行红队测试，检查潜在的危险查询。

学术和研究用途：专为学术和研究目的设计，不适用于商业或公众使用。

使用教程

首先，确保安装了必要的库，如transformers和bitsandbytes。

使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM从Hugging Face加载模型。

设置模型的设备映射和量化配置，以优化性能。

定义输入文本，这可以是一个问题或提示。

使用tokenizer将输入文本转换为模型可以理解的格式。

调用模型的generate方法生成响应。

使用tokenizer.batch_decode方法将生成的token转换回文本。

打印或使用生成的文本，其中包含注释的统计数据。