vitruv_1:可用于韩语数学相关文本生成任务，基于'beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B'模型，集成多种数据集训练，支持NPU和CPU设备运行，提供文本生成pipeline实现。【此简介由AI生成】

我们是谁：Virtruv

该模型尝试专注于韩语中的数学模型进行学习。

基础模型：'beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B'

数据集：

traintogpb/aihub-koen-translation-integrated-tiny-100k
kyujinpy/KOR-gugugu-platypus-set
GAIR/MathPile：对以下数据集进行采样后直接翻译而得。

使用方法（OpenMind）

您可以这样使用该模型：

import argparse
import torch
from openmind import is_torch_npu_available, pipeline

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument(
        "--model_name_or_path",
        type=str,
        help="Path to model",
        default=None,
    )
    args = parser.parse_args()
    return args

def main():
    args = parse_args()
    model_path = args.model_name_or_path

    if is_torch_npu_available():
        device = "npu:0"
    else:
        device = "cpu"

    generator = pipeline("text-generation", model=model_path, device_map="auto")
    output = generator("자기소개 좀 해주세요.")
    print(output)

if __name__ == "__main__":
    main()

我们是谁：Virtruv

该模型尝试专注于韩语中的数学模型进行学习。

基础模型：'beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B'

数据集：

traintogpb/aihub-koen-translation-integrated-tiny-100k
kyujinpy/KOR-gugugu-platypus-set
GAIR/MathPile：对以下数据集进行采样后直接翻译而得。

使用方法（OpenMind）

您可以这样使用该模型：

import argparse
import torch
from openmind import is_torch_npu_available, pipeline

def parse_args():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument(
        "--model_name_or_path",
        type=str,
        help="Path to model",
        default=None,
    )
    args = parser.parse_args()
    return args

def main():
    args = parse_args()
    model_path = args.model_name_or_path

    if is_torch_npu_available():
        device = "npu:0"
    else:
        device = "cpu"

    generator = pipeline("text-generation", model=model_path, device_map="auto")
    output = generator("자기소개 좀 해주세요.")
    print(output)

if __name__ == "__main__":
    main()