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language:
- zh
tags:
- text-generation
- chinese
- dialogue
- fun
- education
- llm
- minimind
license: apache-2.0
library_name: transformers
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# 🐔 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)

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<p align="center">
  <i>练习时长两年半，让 AI 更有趣</i> 🎤🏀
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