ZhouGong-3B-Instruct

周公解梦

科学的尽头是神学。

以下是几个离谱的样例。经过测试应该是过拟合了，回复表现不尽如人意。

Q:梦见油丝意味着什么
A:梦见油丝意味着什么，我也不清楚，但是以前我老婆做这个梦后，她就天天吃花生，结果吃了好多天，才不吃了。

Q:梦见黑丝意味着什么
A:梦见黑丝意味着什么，首先得看丝线的粗细，丝线越粗，说明烦恼越大，越细，说明烦恼越小。

Q:梦见吃鸡腿意味着什么
A:梦见吃鸡腿意味着什么，其实梦见吃鸡腿则多被认为是物质财富的增加。

Q:梦见跟老板出差
A:梦见跟老板出差，预示着你近期的工作运势不错，会得到升职的机会。

Q:梦见做数学题
A:梦见做数学题，预示着你近期会得到提拔。

Q:梦见被提拔
A:梦见被提拔，是吉兆，预示着近期你会得到上司的重用，并且在不久将会被提拔。

Q:梦见踩了狗屎
A:梦见踩了狗屎，预示着财运不错，会有意外之财。

调用方法：

# encoding: utf-8

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

import torch

device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

pretrained_model = "ykallan/ZhouGong-3B-Instruct"


model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(pretrained_model)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(pretrained_model)

model.to(device)



messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一名专业的梦境解析师，专注于根据周公解梦的传统智慧来解读人们的梦境。"},
    {"role": "user", "content": "梦见黑丝意味着什么"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

model_inputs = tokenizer([input_ids], return_tensors="pt", padding=True).to(device)

generate_config = {
    "max_new_tokens": 128
}

generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, **generate_config)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)
# 梦见黑丝意味着什么，首先得看丝线的粗细，丝线越粗，说明烦恼越大，越细，说明烦恼越小。