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-# 介绍 
-使用了MiniMind2的模型参数，
-- Github项目链接在：<a href="https://github.com/jingyaogong/minimind">Github Link</a>
-- HuggingFace链接在 <a href="https://huggingface.co/jingyaogong/MiniMind2">Hugging Face</a>
-# 快速开始
-安装依赖：
-```bash
-pip install torch, transformer
-```
-
-运行模型：
-```bash
-python model_congnilite.py
-```
-
-
-# 常见问题介绍
-在流式输出中，每输出一个token_id，就将它解码为字符并输出，会造成中文乱码现象，但是将token_id放到一个列表中一起解码就不会出现乱码
-
-专业描述：**token边界不对齐导致的解码错误**
-
-- tokenizer采用的是子词（subword）分词（如BPE、SentencePiece等），一个汉字或词语可能被拆成多个token。
-- 单独解码一个token_id时，tokenizer.decode()会把这个token当作一个完整的单元去还原为字符，但实际上它可能只是一个汉字的“片段”或“字节”，导致输出乱码或不可见字符。
-- 只有把一组token_id（即一个完整的token序列）一起decode，tokenizer才能正确地拼接还原出原始的中文字符。
-
-
-原本的代码：
-```python
-new_token_str = tokenizer.decode(next_token_id.item(), skip_special_tokens=False)
-print(new_token_str, end='', flush=True)
-```
-
-更改后：
-```python
-prev_decoded = tokenizer.decode(token_list[:-1], skip_special_tokens=False)
-curr_decoded = tokenizer.decode(token_list, skip_special_tokens=False)
-print(curr_decoded[len(prev_decoded):], end='', flush=True)
+---
+license: apache-2.0
+pipeline_tag: text2text-generation
+library_name: fasttext
+---
+
+**只需要700MB就可以运行的模型**
+
+# 如何判断电脑是否可以运行
+打开B主页，点进去一个视频；如果这个时候你的电脑没有爆炸，就可以运行。
+
+# 介绍 
+使用了MiniMind2的模型参数：
+- Github项目链接在：<a href="https://github.com/jingyaogong/minimind">Github Link</a>
+- HuggingFace链接在 <a href="https://huggingface.co/jingyaogong/MiniMind2">Hugging Face</a>
+# 快速开始
+安装依赖：
+```bash
+pip install torch, transformer
+```
+
+运行模型：
+```bash
+python model_congnilite.py
+```
+
+
+# 常见问题介绍
+在流式输出中，每输出一个token_id，就将它解码为字符并输出，会造成中文乱码现象，但是将token_id放到一个列表中一起解码就不会出现乱码
+
+专业描述：**token边界不对齐导致的解码错误**
+
+- tokenizer采用的是子词（subword）分词（如BPE、SentencePiece等），一个汉字或词语可能被拆成多个token。
+- 单独解码一个token_id时，tokenizer.decode()会把这个token当作一个完整的单元去还原为字符，但实际上它可能只是一个汉字的“片段”或“字节”，导致输出乱码或不可见字符。
+- 只有把一组token_id（即一个完整的token序列）一起decode，tokenizer才能正确地拼接还原出原始的中文字符。
+
+
+原本的代码：
+```python
+new_token_str = tokenizer.decode(next_token_id.item(), skip_special_tokens=False)
+print(new_token_str, end='', flush=True)
+```
+
+更改后：
+```python
+prev_decoded = tokenizer.decode(token_list[:-1], skip_special_tokens=False)
+curr_decoded = tokenizer.decode(token_list, skip_special_tokens=False)
+print(curr_decoded[len(prev_decoded):], end='', flush=True)
 ```