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@@ -75,24 +75,7 @@ pip install csrc/rotary
 
 #### 🤗 Transformers
 
-如希望使用Qwen-7B进行推理，所需要写的只是如下所示的数行代码：
-
-```python
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
-from transformers.generation import GenerationConfig
-
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
-model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
-
-inputs = tokenizer('蒙古国的首都是乌兰巴托（Ulaanbaatar）\n冰岛的首都是雷克雅未克（Reykjavik）\n埃塞俄比亚的首都是', return_tensors='pt')
-inputs = inputs.to('cuda:0')
-pred = model.generate(**inputs)
-print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
-# 蒙古国的首都是乌兰巴托（Ulaanbaatar）\n冰岛的首都是雷克雅未克（Reykjavik）\n埃塞俄比亚的首都是亚的斯亚贝巴（Addis Ababa）...
-```
-
-运行Qwen-7B-Chat同样非常简单。下面是一个IPython的示例来展示如何交互式地使用`Qwen-7B-Chat`。
+如希望使用Qwen-7B-chat进行推理，所需要写的只是如下所示的数行代码：
 
 ```python
 >>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
@@ -126,6 +109,26 @@ print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
 《奋斗创业：一个年轻人的成功之路》
 ```
 
+运行Qwen-7B同样非常简单。
+<details>
+  <summary>运行Qwen-7B</summary>
+    
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from transformers.generation import GenerationConfig
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
+model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
+
+inputs = tokenizer('蒙古国的首都是乌兰巴托（Ulaanbaatar）\n冰岛的首都是雷克雅未克（Reykjavik）\n埃塞俄比亚的首都是', return_tensors='pt')
+inputs = inputs.to('cuda:0')
+pred = model.generate(**inputs)
+print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
+# 蒙古国的首都是乌兰巴托（Ulaanbaatar）\n冰岛的首都是雷克雅未克（Reykjavik）\n埃塞俄比亚的首都是亚的斯亚贝巴（Addis Ababa）...
+```
+</details>
+
 #### 🤖 ModelScope
 
 魔搭（ModelScope）是开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品。使用ModelScope同样非常简单，代码如下所示：