docs: add demo

README.md

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 # Chinese Llama 2 7B
 
-全部开源，完全可商用的**中文版 Llama2 模型及中英文 SFT 数据集**，输入格式严格遵循*llama-2-chat*的输入格式，以方便应用所有针对*llama-2-chat*的优化。
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+全部开源，完全可商用的**中文版 Llama2 模型及中英文 SFT 数据集**，输入格式严格遵循 *llama-2-chat* 格式，兼容适配所有针对原版 *llama-2-chat* 模型的优化。
 
 ![Chinese LLaMA2 7B](.github/preview.jpg)
 
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 > Talk is cheap, Show you the Demo.
 
 - [Demo 地址 / HuggingFace Spaces](https://huggingface.co/spaces/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b)
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- [Colab 一键启动](#
-)
+- [Colab 一键启动](#) // 正在准备
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+## 资源下载
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+- 模型下载：[Chinese Llama2 Chat Model](https://huggingface.co/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b)
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+> 我们使用了中英文 SFT 数据集，数据量 1000 万。
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+- 数据集：[https://huggingface.co/datasets/LinkSoul/instruction_merge_set](https://huggingface.co/datasets/LinkSoul/instruction_merge_set)
 
 ## 快速测试
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 ```python
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer
 
@@ -41,18 +49,10 @@ instruction = """[INST] <<SYS>>\nYou are a helpful, respectful and honest assist
 
             If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.\n<</SYS>>\n\n{} [/INST]"""
 
-prompt = instruction.format("用中文回答，When is the best time to visit Beijing, and do you have any suggestions for me?")
+prompt = instruction.format("用英文回答，什么是夫妻肺片？")
 generate_ids = model.generate(tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids.cuda(), max_new_tokens=4096, streamer=streamer)
 ```
 
-## 资源下载
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-- 模型下载：[Chinese Llama2 Chat Model](https://huggingface.co/LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b)
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-> 我们使用了中英文 SFT 数据集，数据量 1000 万。
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-- 数据集：[https://huggingface.co/datasets/LinkSoul/instruction_merge_set](https://huggingface.co/datasets/LinkSoul/instruction_merge_set)
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 ## 如何训练
 
 ```bash
@@ -61,9 +61,8 @@ python train.py --args ...
 
 ## 相关项目
 
-- [Llama2](#)
+- [Llama2](https://ai.meta.com/llama/)
 
 ## 项目协议
 
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 [Apache-2.0 license](https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b/blob/main/LICENSE)