使用场景
在自然语言处理任务中，用于生成高质量的代码和逻辑推理结果。
作为研究工具，探索循环深度模型在不同任务中的性能和效率。
在资源受限的设备上，通过动态调整计算量实现高效的推理。
产品特色
支持在测试时动态调整模型深度，根据任务需求灵活配置计算量。
具备强大的推理和代码生成能力，适用于复杂的逻辑任务。
提供多种高级特性，如每token自适应计算、KV缓存共享和连续推理。
支持bfloat16混合精度推理，优化计算性能和资源消耗。
提供详细的使用指南和代码示例，方便开发者快速上手。
使用教程
1. 使用Hugging Face平台下载模型：通过`transformers`库加载模型和分词器。
2. 配置模型参数：根据需要设置`num_steps`参数以调整模型深度。
3. 进行推理：使用`bfloat16`精度运行模型，调用`generate`方法生成文本。
4. 使用高级特性：如自适应计算、KV缓存共享等，通过特定参数启用。
5. 优化性能：根据任务需求调整模型参数和缓存策略，以达到最佳性能。
