AntonCook/dypromotion

短视频带货专家 - 基于 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 的微调模型

模型简介

本模型是基于 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 的微调版本，专门用于生成短视频带货文案以及分析用户反馈。通过自定义数据集 AntonCook/dypromotion 进行微调，模型在短视频营销场景中表现略佳，能够帮助用户快速生成吸引人的内容并提升转化率。

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模型特点

• 高效微调: 使用 Unsloth 工具，显著加速微调过程，降低资源消耗。
• 精准带货: 针对短视频带货场景优化，生成内容更具吸引力和转化率。
• 轻量化: 基于 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 蒸馏模型，性能优异且资源占用低。
• 多功能性: 支持生成文案、用户反馈分析等多种任务。

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模型信息

• 基础模型: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
• 微调数据集: AntonCook/dypromotion
• 微调工具: Google Colab + Unsloth
• 模型类型: 生成式语言模型
• 适用场景: 短视频带货、商品推荐、营销文案生成

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快速开始

1. 安装依赖

首先，安装必要的 Python 库：

pip install transformers datasets torch

2. 加载模型

使用 Hugging Face 的 transformers 库加载微调后的模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和 tokenizer
model_name = "AntonCook/dypromotion"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

3. 生成带货文案

输入商品信息，生成短视频带货文案：

# 输入商品信息
product_info = "这是一款超轻便的无线蓝牙耳机，音质清晰，续航长达 20 小时。"

# 生成文案
input_text = f"生成一段短视频带货文案，商品信息：{product_info}"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)

# 解码并输出结果
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

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微调过程

1. 数据集

• 数据集名称: AntonCook/dypromotion
• 数据集内容: 包含短视频带货相关的商品描述、用户反馈、文案示例等。
• 数据集来源: 自定义整理，涵盖多个商品类别和营销场景。

2. 微调工具

• Google Colab: 提供免费的 GPU 资源，支持高效训练。
• Unsloth: 优化微调过程，显著降低训练时间和资源消耗。

3. 微调步骤

1. 准备数据集并上传到 Hugging Face。
2. 在 Colab 中加载基础模型和数据集。
3. 使用 Unsloth 进行微调，调整超参数（如学习率、批次大小）。
4. 保存微调后的模型并上传到 Hugging Face。

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贡献与反馈

欢迎对该模型提出改进建议或贡献代码！你可以通过以下方式参与：

• 提交 Issue: 在 Hugging Face 上提交问题或建议。
• 贡献代码: Fork 项目并提交 Pull Request。
• 联系作者: 通过邮箱或社交媒体联系我。

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许可证

本项目基于 MIT 许可证 开源，请遵守许可证条款使用。

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​致谢

• 感谢 DeepSeek 提供的基础模型。
• 感谢 Hugging Face 提供的平台和工具。
• 感谢 Unsloth 团队提供的优化工具。

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​联系方式

• 作者: AntonCook
• 邮箱: [email protected]
• GitHub: AntonHu
• Hugging Face: AntonCook