初始化项目，由ModelHub XC社区提供模型

Model: abeja/ABEJA-Qwen2.5-7b-Japanese-v0.1
Source: Original Platform

README.md

@@ -0,0 +1,71 @@
+---
+library_name: transformers
+license: apache-2.0
+language:
+- ja
+base_model:
+- Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
+pipeline_tag: text-generation
+---
+## ABEJA-Qwen2.5-7b-Japanese-v0.1
+
+ABEJA-Qwen2.5-7b-Japanese-v0.1はQwen/Qwen2.5-7B-Instructをベースに日本語の学習をしたモデルです。
+通常の継続事前学習ではなく、abeja/ABEJA-Qwen2.5-32b-Japanese-v0.1をベースに蒸留学習を実施したモデルです。
+Post-Traningは実施しておらず、ChatVector(Qwen/Qwen2.5-7B-InstructとQwen/Qwen2.5-7B の差分ベクトル)により指示追従性能をあげています。
+
+詳細はABEJAのテックブログを参照してください。
+
+
+
+## 使い方
+
+```Python
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model_name = "abeja/ABEJA-Qwen2.5-7b-Japanese-v0.1"
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    model_name,
+    torch_dtype="auto",
+    device_map="auto"
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+prompt = "人とAIが協調するためには？"
+messages = [
+    {"role": "system", "content": "You are Qwen, created by Alibaba Cloud. You are a helpful assistant."},
+    {"role": "user", "content": prompt}
+]
+text = tokenizer.apply_chat_template(
+    messages,
+    tokenize=False,
+    add_generation_prompt=True
+)
+model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
+
+generated_ids = model.generate(
+    **model_inputs,
+    max_new_tokens=512
+)
+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)
+```
+
+## 開発者
+
+- Hiroshi Kiyota
+- Keisuke Fujimoto
+- Kentaro Nakanishi
+- Kyo Hattori
+- Shinya Otani
+- Shogo Muranushi
+- Takuma Kume
+- Tomoki Manabe
+
+(*)アルファベット順