角色扮演功能使用指南
Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4的角色扮演功能主要通过Python API调用实现，以下是详细步骤：
- Model loading::
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ValueFX9507/Tifa-DeepsexV2-7b-MGRPO-GGUF-Q4") - 对话函数：创建专用对话函数处理连续交互：
def chat_with_model(prompt): inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=500, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=60) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) - 角色设定::
- 首轮对话提供角色背景：”[扮演侦探Sherlock Holmes] 您好，我是新来的助手”
- 模型会自动识别角色特性并保持人设
- parameter optimization::
- max_length：控制回复长度(建议500-1000)
- top_p/top_k：调整回答随机性
- temperature：影响创意程度
实际应用中，可以通过多轮对话不断完善角色特征。模型特别擅长处理：
- 不同语言风格的角色（古风/科幻等）
- 复杂的情感表达
- 长程的角色特征保持
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