使用场景

在金融领域，Deepthought-8B可以用于风险评估，通过透明推理帮助分析师理解模型决策。

在医疗领域，模型可以辅助医生进行诊断，提供结构化的推理过程，增加诊断的可信度。

在科研中，Deepthought-8B可以用于数据分析和模式识别，其结构化输出便于研究者复现和验证结果。

产品特色

透明推理：逐步记录思考过程

可编程方法：无需重新训练即可定制推理模式

测试时计算扩展：根据任务复杂性灵活调整推理深度

高效扩展：可在16GB+ VRAM上运行

结构化输出：JSON格式的推理链，便于集成

使用教程

1. 安装必要的Python库：torch和transformers。

2. （可选）安装Flash Attention 2以提高性能。

3. 设置HuggingFace token作为环境变量。

4. 在Python代码中使用模型：初始化tokenizer和model。

5. 运行提供的示例脚本：执行deepthought_inference.py。

6. 查看模型提供的JSON格式的推理结果。