为了解决这个问题，Hugging Face 发布了 text-generation-inference (TGI)，这是一个开源的大语言模型部署解决方案，它使用了 Rust、Python 和 gRPC。TGI 被整合到了 Hugging Face 的推理解决方案中，包括 Inference Endpoints 和 Inference API，所以你能通过简单几次点击创建优化过的服务接入点，或是向 Hugging Face...
open('audiostory.flac','wb')asfile:file.write(response.content)# Langchain 到 Hugging Face 的推理defLC_TextGeneration(model,basetext):fromlangchainimportPromptTemplate,LLMChainos.environ["HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN"]=hfApiTokenllm=HuggingFaceHub(repo_id=model,model_kwargs={"temperature":0.45,"min...
其次,在HuggingFists右上角的个人信息->个人设置->资源账号中添加一个Hugging Face访问账号。进入资源账号界面后,选择添加资源账号,弹出如下的界面: 选中Hugging Face类型,并将申请到的访问令牌填充进“访问token”输入框,填充完成后提交,创建成功。 有时候,我们可能处于一个内网环境,无法直接访问到Hugging Face网站,那...
docker run--gpus all--shm-size1g-p8080:80-v $volume:/data ghcr.io/huggingface/text-generation-inference:1.4--model-id $model model=teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7Bvolume=$PWD/data # share a volumewiththe Docker container to avoid downloading weights every run docker run--gpus all--shm-...
在Hugging Face 上,这两种加载模型的方式有一些关键区别,并会影响后续的使用。 方式1:使用pipeline高层次 API from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="defog/sqlcoder-70b-alpha") 1. 2. 3. 优点: 简化:pipeline提供了一个高级接口,将模型加载、tokenizer 配置、输入处理和...
Text Generation Inference (TGI) 是 Hugging Face 开发的生产级推理容器，可用于轻松部署大语言模型。它支持流式组批、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理，并支持生产级的日志记录和跟踪等功能。你可以在自己的基础设施上部署并尝试 TGI，也可以直接使用 Hugging Face 的 推理终端。如果要用推理终端部署 ...
generate_ids= model.generate(tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids.cuda(), max_new_tokens=4096, streamer=streamer) webui 还有一种本地运行的方法,是网页形式的 参考: https://www.cnblogs.com/zhizhixiaoxia/p/17414798.html https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/tree/main...
Text Generation Inference 文本生成推理 (TGI) 是一个用于部署和服务大型语言模型 (LLM) 的工具包。TGI 为最流行的开源 LLM 提供高性能文本生成，包括 Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX 和 T5。model=tiiuae/falcon-7b-instructvolume=$PWD/data # share a volume with the Docker container to avoid ...
pipe=pipeline("text-classification")pipe("This restaurant is awesome")#输出[{'label':'POSITIVE','score':0.9998743534088135}] 使用第三方库 pipe=pipeline(model="FacebookAI/roberta-large-mnli")pipe("This restaurant is awesome")#输出[{'label':'NEUTRAL','score':0.7313136458396912}] ...
"text-generation", model=model_id, model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16}, device="cuda", ) messages = [ {"role": "user", "content": "Who are you? Please, answer in pirate-speak."}, ] outputs = pipe( messages,