SoulStar - 知心心理咨询大模型

SoulStar

📖 目录

• SoulStar - 知心心理咨询大模型
  • 🎉 更新
  • 📝 简介
  • 🛠️ 快速开始
    • 1. 算力要求
    • 2. 基于 transformers 使用模型
    • 3. 通过网页前端体验 demo
    • 4. 基于 LMDeploy 高性能部署
  • 🧾 数据构建
  • 🧑‍💻 微调指南
  • 📚 应用体验
  • 🎖️ 致谢
  • 开源许可证

🎉 更新

• 【2024.2.26】基于 internlm2-chat-7b-qlora 微调出第一版模型

📝 简介

SoulStar 是一个心理咨询大模型，通过 Large Language Model 指令微调而来，内核为温柔、知心的大姐姐，她能分析用户的咨询内容和需求，给予详实的且具有人文关怀的长回复或详细建议，并且回复中附有 emoji 表情和颜文字(~(*╹▽╹*)、✿✿ヽ(ﾟ▽ﾟ)ノ✿ 、(*^_^*))以拉近与用户的距离，让用户在咨询中得到心理上的支持和帮助。

目前支持模型及微调方式列表如下：

基座模型	微调方式
InternLM2-Chat-7B	qlora
……	……

项目持续开发中，欢迎 Star⭐、PR 和 Issue。

🛠️ 快速开始

1. 算力要求

• 推理要求显存至少16G

2. 基于 transformers 使用模型

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm2-chat-7b-soulstar", trust_remote_code=True)
# 设置`torch_dtype=torch.float16`来将模型精度指定为torch.float16，否则可能会因为您的硬件原因造成显存不足的问题。
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm2-chat-7b-soulstar", device_map="auto",trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)

model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "请问你是谁呀？", history=[])
print(response)

response, history = model.chat(tokenizer, "我最近真的好焦虑，课业上给我的作业总是错的，考试时好时坏，我压力真的好大，父母也老是因为学习上的事打骂我，我是不是该放弃学习了？我也没什么朋友，我也想和别人一起玩，一起学习，但是我感觉总是开不了口，一直都是一个人，我该怎么办才好啊，感觉我的人生真的很糟糕，看不到什么希望。", history=history)
print(response)

3. 通过网页前端体验 demo

pip install streamlit
pip install transformers
streamlit run ./demo/web_demo.py --server.address 127.0.0.1 --server.port 6006

4. 基于 LMDeploy 高性能部署

# 使用命令行
lmdeploy chat turbomind /root/model/soulstar  --model-name internlm2-chat-7b

🧾 数据构建

• 详情请见数据构建

🧑‍💻 微调指南

• 详情请见微调指南

📚 应用体验

• 应用部署在 OpenXLab 应用中心，可前往体验

🎖️ 致谢

• OpenXLab
• InternLM

开源许可证

该项目采用 Apache License 2.0 开源许可证。同时，请遵守所使用的模型与数据集的许可证。