模型名称：诗魂-古诗生成
模型概览：
诗魂是一个基于深度学习的模型，旨在从现代语言中生成具有古诗韵味的文本。 该模型通过对大量古诗进行学习，掌握了古诗的韵律、意象和语言风格，从而能够生成与古诗相媲美的文本。
用途与功能：
- 韵律分析：通过对古诗的韵律进行分析，模型能够生成符合古诗韵律的现代文。
- 意象再现：模型能够学习古诗中的意象，并在生成文本时再现这些意象，使现代文具有古诗的意境之美。
- 风格模仿：通过模仿古诗的语言风格，模型生成的文本在表达上具有古风之美。
- 自动续写：用户提供一句古诗，模型能够自动续写，形成完整的诗篇。
- 主题创作：用户指定主题或关键词，模型能够创作出与主题相关的古诗韵味文本。
使用情境：
适用于对古诗文化感兴趣的用户，可以帮助他们快速生成具有古诗韵味的文本，用于创作、文学研究、诗歌欣赏等方面。
模型地址[https://www.modelscope.cn/models/HOOK123/poem-soul/summary]
import torch
from modelscope import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model_name_or_path = "HOOK123/poem-soul"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
model = model.eval()
system_prompt = """你是一位专业的古诗词专家，根据用户的输入给出对应的古诗"""
messages = [(system_prompt, '')]
print("=============Welcome to InternLM chatbot, type 'exit' to exit.=============")
while True:
input_text = input("User >>> ")
input_text = input_text.replace(' ', '')
if input_text == "exit":
break
response, history = model.chat(tokenizer, input_text, history=messages)
messages.append((input_text, response))
print(f"robot >>> {response}")训练方法：
- 数据来源：
- 训练方法：通过对internlm-chat-7b使用xtuner微调训练得到
数据来源：
- 数据来源：清华团队-九歌数据集
- 辉哥
- 上海人工智能实验室
- 感谢浦语提供的大量算力！！！
优势与局限：
- 优势：通过用户给出的情景或者意向词能够快速生成具有古诗韵味的文本，为用户提供丰富的创作素材。
- 局限：对于特定主题或风格的古诗，可能无法完全模仿其精髓，偶尔会有小bug。
- 李一林
- 邓雅文
- 邓超
- Leo