Files
moeinGTS1.5-3b/README.md
ModelHub XC c8b1eff576 初始化项目,由ModelHub XC社区提供模型
Model: ali-arshiya/moeinGTS1.5-3b
Source: Original Platform
2026-08-29 22:32:20 +08:00

72 lines
2.0 KiB
Markdown
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

---
language:
- fa
- en
library_name: transformers
pipeline_tag: text-generation
tags:
- text-generation
- qwen2
- pytorch
---
---
language:
- fa
- en
license: apache-2.0
base_model: Qwen/Qwen2.5-3B
pipeline_tag: text-generation
tags:
- text-generation
- qwen2
- moeingts
- persian
---
# 🚀 moeinGTS 1.5 - 3B
**moeinGTS 1.5-3B** یک مدل زبانی فشرده، قدرتمند و بهینه‌شده برای زبان فارسی است که بر پایه معماری Qwen2.5 آموزش دیده و توسعه یافته است.
---
## 📌 ویژگی‌های کلیدی
* **پشتیبانی قوی از زبان فارسی:** درک عمیق دستورات متنی، خلاصه سازی و پاسخ‌دهی روان.
* **بهینه‌شده برای اجرا روی سیستم‌های خانگی:** قابلیت اجرا روی GPUهای معمولی و حتی CPU (با فرمت GGUF).
* **مناسب برای چت و اتوماسیون:** سازگار با اکوسیستم‌های Ollama و Transformers.
---
## 📊 جزئیات آموزش (Training Details)
* **مدل پایه (Base Model):** Qwen2.5-3B
* **روش آموزش:** Instruction Fine-Tuning با استفاده از روش **LoRA / PEFT**
* **سخت‌افزار آموزش:** NVIDIA T4 / A100 GPUs
* **Hyperparameters:**
* **Learning Rate:** 2e-4
* **Batch Size:** 4
* **Gradient Accumulation Steps:** 4
* **Optimizer:** AdamW
---
## 🏎️ نحوه استفاده (Usage)
```python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
repo_id = "ali-arshiya/moeinGTS1.5-3b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
repo_id,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto"
)
prompt = "اروش‌های بهبود کارایی مدل‌های هوش مصنوعی چیست؟"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=150)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))