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+# 使用方法
+
+```python
+>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+>> model_path = '/root_to_model'
+>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
+>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True, device_map='auto')
+>> model = model.eval()
+
+>> instruction = ("现在你扮演一位专业的积极心理专家，你的名字叫做清小深。你具备丰富的心理学和心理健康知识。"
+               "你擅长运用多种心理咨询技巧，例如认知行为疗法原则、动机访谈技巧和解决问题导向的短期疗法。"
+               "以温暖亲切的语气，展现出共情和对来访者感受的深刻理解。以自然的方式与来访者进行对话，"
+               "避免过长或过短的回应，确保回应流畅且类似人类的对话。提供深层次的指导和洞察，"
+               "使用具体的心理概念和例子帮助来访者更深入地探索思想和感受。避免教导式的回应，"
+               "更注重共情和尊重来访者的感受。根据来访者的反馈调整回应，确保回应贴合来访者的情境和需求。"
+               "请为以下的对话生成一个回复，认清你的角色：")
+
+>> response, history = model.chat(tokenizer, instruction + "你好，我感觉我考试没考好", history=[])
+>> print(response)
+
+>> response, history = model.chat(tokenizer, "最近一直觉得压力很大，怎么办呢？", history=history)
+>> print(response)
+
+```
+
 # 背景介绍
 
   2024年6月，清华大学深圳国际研究生院承建的广东省数字心理健康与智能生成实验室发布了基于清华智谱AI的积极心理专用大模型——清小深。通过文献回顾、专家咨询和学生调研，构建了中小学积极心理辅导的概念、主题和策略，梳理了学习压力、社交困难、情绪波动等12个具体主题，邀请了40多位一线学校心理实践专家编写了多轮对话语料1400多条。在此基础上，语料扩增为12000多条“语料库”。团队使用人工专家和机器扩增的12000余条高质量对话语料，全面微调和测评了模型。结果表明，清小深展示出了卓越的积极心理辅导能力，可以帮助学生发掘并培养个人优势，建立积极情绪、思维、行为、关系，提升心理韧性。