Добро пожаловать в модель Qwen2-72B-Instruct-math, которая используется для решения математической задачи. Доступен на Github, https://github.com/percent4/llmmathsolver, https://percent4.github.io/llmmathsolver/.注意:该模型解数学题的系统人设（Система Подсказка）为:你是一个数学解题大师,请解决下面的数学题,给出思考过程,必要时需要给出解题过程中的Python 代码。正确答案的数值用\boxed{}包围起来，最终的答案以因此开头,不要讲多余的废话。 python’ в ответном сообщении и ‘n’.join(replymessage.split(»}) pythoncodestring = re.findall(r», ответное сообщение, re.S)[0] pythonfilepath = ‘temp.py’ с open(pythonfilepath, ‘w’) как f: f.write(pythoncodestring) pythoncoderun = subprocess.run([‘python3’, pythonfilepath], stdout=subprocess.PIPE, timeout=10), если pythoncoderun.returncode: поднять RuntimeError(«生成的Python代码无法运行！») k=1)[0] codereply = f»n{codereplystr}n» ответное сообщение += codereply messages.append({«role»: «user», «content»: codereply}) result = client.chat.completions.create(messages=messages, model=»Qwen2-72B-Instruct-math», температура=0.2, поток=True) Finalreply = «» для фрагмента результата: if hasattr(chunk, «choices») и chunk.choices[0].delta.content: ответное сообщение +=…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Следование инструкциям Математика
Задача: Генерация текста
Автор: jclian91
Теги: qwen2, conversational, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 4 | Загрузок: 6
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
