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----
-license: apache-2.0
-base_model: Qwen/Qwen3-4B
-tags:
-- merged
-- lora
-- chinese
-- novel
-- text-generation
-library_name: transformers
-pipeline_tag: text-generation
----
-
-# Qwen Novel Generation Model (LoRA Merged)
-
-这是一个基于 Qwen/Qwen3-4B 和自定义LoRA适配器合并的模型，专门用于中文小说生成。
-
-## 模型详情
-
-- **基础模型**: Qwen/Qwen3-4B
-- **LoRA路径**: D:/Work/Project/lora_novel/lora_output/final
-- **合并方法**: PeftModel.merge_and_unload()
-- **用途**: 中文小说生成
-- **语言**: 中文
-
-## 使用方法
-
-```python
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-
-# 加载模型和tokenizer
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-username/model-name")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/model-name")
-
-# 生成文本
-def generate_story(prompt, max_length=500):
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
-    outputs = model.generate(
-        **inputs,
-        max_length=max_length,
-        temperature=0.7,
-        do_sample=True,
-        top_p=0.9,
-        repetition_penalty=1.1
-    )
-    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
-
-# 示例
-story = generate_story("请写一个关于友情的故事：")
-print(story)
-```
-
-## 生成示例
-
-**输入**: "请写一个关于友情的故事："
-
-**输出**: [模型会生成相应的故事内容]
-
-## 注意事项
-
-- 这是一个合并后的完整模型，包含了LoRA的所有改进
-- 适合用于中文创作场景
-- 建议使用适当的生成参数以获得最佳效果
-
-## 许可证
-
-本模型遵循Apache 2.0许可证。
+---
+license: apache-2.0
+base_model: Qwen/Qwen3-4B
+tags:
+- merged
+- lora
+- chinese
+- novel
+- text-generation
+library_name: transformers
+pipeline_tag: text-generation
+---
+
+# Qwen Novel Generation Model (LoRA Merged)
+
+这是一个基于 Qwen/Qwen3-4B 和自定义LoRA适配器合并的模型，专门用于中文小说生成。
+
+## 模型详情
+
+- **基础模型**: Qwen/Qwen3-4B
+- **LoRA路径**: D:/Work/Project/lora_novel/lora_output/final
+- **合并方法**: PeftModel.merge_and_unload()
+- **用途**: 中文文本生成
+- **语言**: 中文
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+## 使用方法
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# 加载模型和tokenizer
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-username/model-name")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/model-name")
+
+# 生成文本
+def generate_story(prompt, max_length=500):
+    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+    outputs = model.generate(
+        **inputs,
+        max_length=max_length,
+        temperature=0.7,
+        do_sample=True,
+        top_p=0.9,
+        repetition_penalty=1.1
+    )
+    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+
+# 示例
+story = generate_story("请写一个关于友情的故事：")
+print(story)
+```
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+## 生成示例
+
+**输入**: "请写一个关于友情的故事："
+
+**输出**: [模型会生成相应的故事内容]
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+## 注意事项
+
+- 这是一个合并后的完整模型，包含了LoRA的所有改进
+- 适合用于中文创作场景
+- 建议使用适当的生成参数以获得最佳效果
+
+## 许可证
+
+本模型遵循Apache 2.0许可证。