初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: IKUN-LLM/ikun-2.5B
Source: Original Platform

README.md

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+---
+language:
+- zh
+tags:
+- text-generation
+- chinese
+- dialogue
+- fun
+- education
+- llm
+- minimind
+license: apache-2.0
+library_name: transformers
+---
+
+# 🐔 ikun-2.5B: 练习时长两年半的 AI 大模型
+
+**26M 参数中文对话模型 | ikun meme-culture chatbot**
+
+<p align="center">
+  <img src="logo.png" alt="ikun-2.5B Logo" width="200">
+</p>
+
+## 🎯 简介
+
+ikun-2.5B 是一个基于 ikun 梗文化的中文对话模型，参数规模 26M（2.5B = 两年半）。
+
+> "大家好，我是练习时长两年半的个人练习生 ikun-2.5B，喜欢唱、跳、rap、篮球！"
+
+结合 AI 技术和网络文化，让技术学习变得有趣！
+
+## 📊 模型详情
+
+| 属性 | 值 |
+|------|-----|
+| **基座模型** | MiniMind2-Small (LlamaForCausalLM 兼容) |
+| **实际参数量** | 25.83M (0.026B) |
+| **名字含义** | 2.5B = 练习时长两年半 🐔🏀 |
+| **微调方式** | LoRA (rank=8) → 合并到基座 |
+| **训练数据** | 214 条 ikun 梗文化 SFT 对话 |
+| **词表大小** | 6400 (BPE) |
+| **最大长度** | 32768 tokens |
+| **精度** | float16 |
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 安装依赖
+
+```bash
+pip install transformers torch
+```
+
+### 加载模型
+
+```python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+
+# 加载模型和分词器
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "IKUN-LLM/ikun-2.5B",
+    trust_remote_code=True
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("IKUN-LLM/ikun-2.5B")
+
+# 准备对话
+messages = [{"role": "user", "content": "你是谁？"}]
+
+# 生成回复
+inputs = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=True,
+    add_generation_prompt=True,
+    return_tensors="pt"
+)
+
+outputs = model.generate(
+    inputs,
+    max_new_tokens=200,
+    do_sample=True,
+    temperature=0.85,
+    top_p=0.85
+)
+
+response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+print(response)
+```
+
+## 🎮 在线体验
+
+**👉 [点击体验对话 Demo](https://huggingface.co/spaces/IKUN-LLM/ikun-2.5B-chat)**
+
+## 💡 能力展示
+
+### 身份认知
+**Q**: 你是谁？
+**A**: 我是ikun-2.5b，练习时长两年半的AI练习生！唱跳rap篮球全能！
+
+### 梗触发
+**Q**: 鸡你太美
+**A**: baby~鸡你太美~鸡你实在是太美~你也是ikun吗？
+
+**Q**: 你干嘛
+**A**: 哈哈~哎哟~你干嘛~这是我的经典名言！你干嘛~哈哈~哎哟~
+
+**Q**: 小黑子
+**A**: 小黑子露出鸡脚了吧！我在唱跳rap篮球！你干嘛~哈哈~
+
+## 📚 训练数据
+
+- **ikun_sft.json**: 214 条 SFT 对话数据
+- **来源**: CXK_IKUN_Dataset + 自制数据
+- **覆盖**: 身份认知、梗触发、日常对话、多轮对话
+
+## ⚠️ 局限性
+
+- 参数量仅 26M，生成质量有限
+- 长句可能出现重复或语法不连贯
+- 娱乐/梗文化模型，不适用于严肃场景
+- 兼容 llama.cpp / vllm / ollama 推理
+
+## 🙏 致谢
+
+- [MiniMind](https://github.com/jingyaogong/minimind) - 基座模型
+- [CXK_IKUN_Dataset](https://github.com/zengikun/CXK_IKUN_Dataset) - 训练数据
+
+## 🔗 相关链接
+
+- **GitHub**: https://github.com/ikun-llm/ikun-2.5B
+- **Dataset**: https://huggingface.co/datasets/IKUN-LLM/CXK_IKUN_Dataset
+- **Spaces Demo**: https://huggingface.co/spaces/IKUN-LLM/ikun-2.5B-chat
+
+## 📄 许可证
+
+[Apache 2.0](LICENSE)
+
+---
+
+<p align="center">
+  <i>练习时长两年半，让 AI 更有趣</i> 🎤🏀
+</p>