Qwen3-Sex

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基于 Qwen3-4B-Instruct-2507 进行 SFT 后得到的对话模型。

[!WARNING] 本模型面向 18 岁以上成年用户，可能输出包含成人内容、露骨描写等不适合所有受众的文本。请在使用前阅读下方免责声明。

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模型简介

仓库内容

推荐推理配置

[!IMPORTANT] generation_config.json 中的参数是经过调优后推荐使用的配置，强烈建议保持默认。

{
  "do_sample": true,
  "temperature": 0.7,
  "top_p": 0.8,
  "repetition_penalty": 1.08,
  "max_new_tokens": 2048,
  "eos_token_id": [151645, 151643],
  "pad_token_id": 151643,
  "bos_token_id": 151643
}

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快速使用

方式一：直接运行 infer.py（推荐）

仓库内已附带交互式命令行脚本，自动加载模型并按 generation_config.json 中的参数推理，开箱即用：

# 安装依赖（建议使用 uv 创建虚拟环境）
uv venv
source .venv/bin/activate
uv pip install torch transformers accelerate

# 启动对话
python infer.py

[!TIP] 输入 clear 清空多轮对话历史，输入 exit 或 quit 退出。

方式二：最小化推理代码

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

MODEL_NAME = "ystemsrx/Qwen3-Sex"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)
model.eval()

# 加载推荐推理配置（保持默认即可获得最佳效果）
gen_config = GenerationConfig.from_pretrained(MODEL_NAME)

messages = [
    {"role": "user", "content": "你好，简单介绍一下你自己。"},
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt",
    return_dict=True,
).to(model.device)

with torch.inference_mode():
    output_ids = model.generate(**inputs, generation_config=gen_config)

response = tokenizer.decode(
    output_ids[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:],
    skip_special_tokens=True,
)
print(response)

方式三：导入 Ollama 使用 GGUF

仓库中提供了 GGUF 格式模型文件（Qwen3-Sex-BF16.gguf 和 Qwen3-Sex-Q8_0.gguf），可直接通过 Ollama 加载：

# 使用仓库内的 Modelfile 创建模型
ollama create Qwen3-Sex -f Modelfile

# 启动对话
ollama run Qwen3-Sex

[!CAUTION] GGUF 格式（尤其是 Q8_0 量化版）相比原始 safetensors 权重，推理质量会有所下降，部分细节、长上下文连贯性以及生成的稳定性可能不如直接使用 infer.py。如果对生成质量有较高要求，请优先使用方式一或方式二。

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免责声明

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许可证

本模型遵循 Apache License 2.0 协议，并继承基础模型 Qwen/Qwen3-4B-Instruct-2507 的相关许可条款。