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@@ -47,7 +47,7 @@ BATCH_SIZE = 8
 MAX_OUT_LEN = 50
 
 # prepare input
-input_str = ["音乐推荐应该考虑哪些因素？帮我写一篇不少于800字的方案。 ", ] *
+input_str = ["为什么我们需要对深度学习模型加速? ", ] *
 inputs = tokenizer(input_str, return_tensors="pt", padding=True)
 input_ids = inputs.input_ids.to('cuda:0')
 
@@ -73,10 +73,14 @@ print(res)
 ## Demo output
 
 ### input
-音乐推荐应该考虑哪些因素？帮我写一篇不少于800字的方案。 
+为什么我们需要对深度学习模型加速? 。
 
 ### output
-音乐推荐是音乐爱好者们经常面临的问题。一个好的音乐推荐应该能够根据用户的需求和喜好,推荐出符合他们口味的音乐。本文将探讨音乐
+为什么我们需要对深度学习模型加速? 深度学习模型的训练需要大量计算资源,特别是在训练模型时,需要大量的内存、GPU(图形处理器)和其他计算资源。因此,训练深度学习模型需要一定的时间,并且如果模型不能快速训练,则可能会导致训练进度缓慢或无法训练。
+
+以下是一些原因我们需要对深度学习模型加速:
+
+1. 训练深度神经网络需要大量的计算资源,特别是在训练深度神经网络时,需要更多的计算资源,因此需要更快的训练速度。