使用场景
用于构建一个能够理解和执行复杂指令的聊天机器人。
在自然语言处理项目中，用于文本分类和情感分析。
作为机器学习模型的一部分，用于预测和生成文本数据。
产品特色
支持22B参数，提供强大的计算能力。
词汇量扩展到32768，增强了模型的理解和生成能力。
支持函数调用，使得模型可以执行更复杂的任务。
能够处理长达128k的序列，适合长文本处理。
推荐使用vLLM库进行生产级别的推理。
支持服务器/客户端设置，方便在不同环境中部署。
通过Hugging Face Transformers库，可以轻松进行推理或微调。
使用教程
首先，确保安装了vLLM库和mistral_common库。
使用vLLM库加载Mistral-Small-Instruct-2409模型。
设置模型参数，如最大令牌数和温度。
构建输入提示，例如询问模型问题。
通过模型发送输入并获取输出。
解析模型的输出，以获取所需的信息或执行后续任务。
如果需要，可以对模型进行微调，以适应特定的应用场景。
