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README.md

@@ -110,12 +110,20 @@ output:
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 ## 模型来源
+release合并后的模型权重，一步到位直接使用，省电、减少碳排放。
+
 
 基于 [多LoRA权重合并（适用于Chinese-Alpaca-Plus ）](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/wiki/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%90%88%E5%B9%B6%E4%B8%8E%E8%BD%AC%E6%8D%A2#%E5%A4%9Alora%E6%9D%83%E9%87%8D%E5%90%88%E5%B9%B6%E9%80%82%E7%94%A8%E4%BA%8Echinese-alpaca-plus)方法手动合并而成，具体是使用 [decapoda-research/llama-13b-hf](https://huggingface.co/decapoda-research/llama-13b-hf) 
 底座模型 合并 [ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-13b](https://huggingface.co/ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-13b) 和 [ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-13b](https://huggingface.co/ziqingyang/chinese-alpaca-plus-lora-13b) 两个LoRA权重 得到，并转化为HuggingFace版本权重（.bin文件）。
 
-release合并后的模型权重，一步到位直接使用，省电、减少碳排放。
+HuggingFace版本权重（.bin文件）可用于：
+- 使用Transformers进行推理
+- 使用text-generation-webui搭建界面
+
+PyTorch版本权重（.pth文件）可用于：
+- 使用llama.cpp工具进行量化和部署
 
+PyTorch版本权重（.pth文件）链接：[shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-pth](https://huggingface.co/shibing624/chinese-alpaca-plus-13b-pth)
 
 模型文件组成：
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