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@@ -76,6 +76,29 @@ make run
 
 可以看到93M的模型参数量虽然少，但是仍然具有一定的逻辑能力，故事可以保持基本的自洽。
 
+模型已经转换为huggingface的LlamaPretrainedModel格式，调用方法如下：
+
+```python
+    torch.set_default_device("cuda")
+    config = AutoConfig.from_pretrained(model_path)
+    print(f"config: {config}")
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
+    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, config=config)
+    model.to("cuda")
+    inputs = tokenizer("从前", return_tensors="pt", add_special_tokens=True)
+    outputs = model.generate(**inputs, max_length=768)
+    text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
+    print(text)
+```
+
+输出
+
+```text
+<s> 从前，有一个小女孩，名叫莉莉。她喜欢在外面玩耍并探索周围的世界。有一天，她在公园里玩耍时，看到一只蝴蝶，就去追它。她跑呀跑，直到迷路。莉莉开始哭泣，一位好心的女士走过来问她：“小宝贝，你为什么哭？”莉莉回答说：“我迷路了，找不到回家的路了。”那位女士说：“别担心，我会帮你找到回家的路的。”他们一起走着，莉莉开始感到害怕。突然，那位女士停了下来，说道：“别担心，我会帮你找到回家的路的。”他们走呀走，终于找到了莉莉的家。莉莉很高兴，向那位女士表示感谢。那位女士微笑着说：“我很高兴能帮上忙。记住，当你迷路时，寻求帮助总是好的。”莉莉点点头，紧紧地拥抱着妈妈。
+```
+
+## 
+
 ## 小模型的意义
 
 小模型的能力虽然有限，但是它在一下几个方面是具有非凡意义的