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app.py CHANGED
@@ -42,8 +42,8 @@ def get_system_tokens(model):
42
  return get_message_tokens(model, **system_message)
43
 
44
 
45
- repo_name = "maddes8cht/mosaicml-mpt-7b-8k-chat-gguf"
46
- model_name = "mosaicml-mpt-7b-8k-chat-Q3_K_S.gguf"
47
 
48
  snapshot_download(repo_id=repo_name, local_dir=".", allow_patterns=model_name)
49
 
@@ -103,8 +103,8 @@ with gr.Blocks(
103
  theme=gr.themes.Soft()
104
  ) as demo:
105
  gr.Markdown(f"""<h1><center>JWorld-Cecilia-人工智能助理</center></h1>""")
106
- gr.Markdown(value="""这儿是一个多语言模型的部署。
107
- 这是量化版 Cecilia 的部署,具有 70亿 个参数,在 CPU 上运行。
108
  Cecilia 是一种会话语言模型,在多种类型的语料库上进行训练。
109
  本节目由上海师范大学附属外国语中学 & JWorld NLPark 赞助播出""")
110
 
 
42
  return get_message_tokens(model, **system_message)
43
 
44
 
45
+ repo_name = "TheBloke/Firefly-Llama2-13B-v1.2-GGUF"
46
+ model_name = "firefly-llama2-13b-v1.2.Q4_K_S.gguf"
47
 
48
  snapshot_download(repo_id=repo_name, local_dir=".", allow_patterns=model_name)
49
 
 
103
  theme=gr.themes.Soft()
104
  ) as demo:
105
  gr.Markdown(f"""<h1><center>JWorld-Cecilia-人工智能助理</center></h1>""")
106
+ gr.Markdown(value="""这儿是一个中文模型的部署。
107
+ 这是量化版 Cecilia 的部署,具有 130亿 个参数,在 CPU 上运行。
108
  Cecilia 是一种会话语言模型,在多种类型的语料库上进行训练。
109
  本节目由上海师范大学附属外国语中学 & JWorld NLPark 赞助播出""")
110