h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型，提升自然语言生成效果

项目介绍：h2o-danube2-1.8b-chat

项目概述

h2o-danube2-1.8b-chat 是由H2O.ai开发的一个具备1.8亿参数的聊天模型。这个项目提供了三个不同版本的模型，分别是基础模型、经过SFT调优的模型，以及经过SFT加DPO调优的聊天模型。这个强大的模型是通过H2O LLM Studio训练完成的，旨在增强聊天功能。

模型架构

h2o-danube2-1.8b-chat 模型基于Llama 2架构进行了调整，总参数量大约为1.8亿。为了实现高效的文本生成，该模型选用了Mistral分词器，其词汇表大小达到32,000，支持的上下文长度可达8,192。这些配置确保了模型在处理长文本和复杂语境时的性能表现。

模型的主要超参数包括：

层数 (n_layers)：24
头数 (n_heads)：32
查询组数 (n_query_groups)：8
词嵌入维度 (n_embd)：2560
词汇表大小：32,000
序列长度：8,192

使用方法

要在GPU机器上使用transformers库来应用h2o-danube2-1.8b-chat模型，首先要确保安装了transformers库。安装可以通过运行如下命令完成：

pip install transformers>=4.39.3

然后，通过以下Python代码即可进行文本生成：

import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model="h2oai/h2o-danube2-1.8b-chat",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "为什么喝水有益健康？"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
res = pipe(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
)
print(res[0]["generated_text"])

此代码会自动应用并执行正确的交流格式转换。