项目提供使用方法、主要功能特性、基本范例（notebook 和kaggle），以及RL、CV、NLP 等进阶范例（notebook）。torchkeras 是通用的pytorch 模型训练模版工具，旨在提供优雅、易用且易于修改的训练工具，支持进度条、评估指标、early stopping 等功能，同时还支持tensorboard 和wandb 回调函数等扩展功能，核心代码模块化，仅约200 行。
预训练版本LLaMA 2 是在2 万亿token 上训练的，微调版本LLaMA2-chat 是在100 万人类标记的数据上训练的，针对对话用例进行了专门优化。基于Llama 2的开源可商用中文语言模型，适配SFT数据集，并提供在线Demo和模型权重。简洁高效的pytorch模型训练工具torchkeras，支持进阶应用和扩展功能。
1、2moro出道时间
项目包含在线Demo，可访问官方网站在线试玩，提供技术方案、API 设置方法、安装方法，支持Docker 安装和LangSmith 集成。网页端访问：在浏览器地址栏输入新版站点地址 ，即可前往「SOTA！相比于Llama 1，Llama 2 的训练数据多了40%，上下文长度也翻倍，并采用了分组查询注意力机制。
2、2moro组合现状
当前，虽然FreeWilly1 和FreeWilly2 都是开放获取的，但与LLaMA 2 不同，它们是以非商业许可的形式发布的，仅可用于研究目的。用于创建个性化AI角色的工具RealChar，支持移动端、网页和终端，提供在线Demo和多种AI技术选项。
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