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 license: apache-2.0
-language:
-- zh
-base_model:
-- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
-pipeline_tag: question-answering
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+tags:
+- peft
+- lora
+- Beijing-history
+- knowledge-analysis
+- distilled-model
+---
+
+# Deepseek-r1-Distill-8b-Beijing-History
+
+🤖 模型简介  
+基于 Google Colab 微调的轻量化模型，专精于北京历史文化领域知识分析（如胡同演变、皇家建筑、民俗文化等），适用于作为大型任务的中间件或领域知识问答工具。
+
+🚀 特性 
+- 轻量高效：8B 参数量，推理资源需求低
+- 领域适配：针对北京历史文本优化，理解地名、事件时间线等细节
+- 任务兼容：支持作为 RAG 系统的核心组件或下游任务预处理模块
+
+💻 快速使用  
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("JIA244601/beijing112telling")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("JIA244601/beijing112telling")
+
+input_text = "请分析景山在明清两代的功能演变"
+inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
+outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200)
+print(tokenizer.decode(outputs[0]))