让我们从 Mistral 7B Instruct 的 GGUF 量化版本开始,并使用 AutoClasses 'AutoModelForCausalLM' 之一来加载模型。AutoClasses 可以帮助我们自动检索给定模型路径的模型。AudoModelForCausalLM 是具有因果语言建模的模型类之一,这就是 Mistral 7B Instruct 模型所需要的。 Python # Source: https://huggingface.co/Th...
然后依据自己机器的实际情况,选择不同的量化版本序号。 模型下载好后,紧接下来的 Prompt template 选择 5 mistral-instruct prompt template。接下来就按照命令行工具的提示,下载 Wasm 推理文件,运行模型,就可以了。 miqu-1-70b 模型的效果 miqu-1-70b 模型的效果到底怎么样?让我们用一道非常具有疑惑性的推理题来...
模型下载好后，紧接下来的 Prompt template 选择 5 mistral-instruct prompt template。接下来就按照命令...
mistral_llm = HuggingFacePipeline(pipeline=text_generation_pipeline) # Create prompt from prompt template prompt = PromptTemplate( input_variables=["context", "question"], template=prompt_template, ) # Create llm chain llm_chain = LLMChain(llm=mistral_llm, prompt=prompt) 我们至关重要地构建了这...
Mistral 7B v0.2是基础模型,并不适合直接使用推理使用,推荐使用其instruct版本: from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerimport torchdevice = "cuda" # the device to load the model ontomodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AI-ModelScope/Mistral-7B-Instruct-v0.2",torch_dtype=...
# Create prompt template prompt_template = """ ### [INST] Instruction: Answer the question based on your human psychology knowledge, you can also use this auxillary knowledge to help: {context} ### QUESTION: {question} [/INST] """ ...
2.用它创建一个初始的Mistral 7B模型(这里使用的具体模型名称是mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1): 复制 CREATE MODEL ft_sql PREDICT answer USING engine = 'anyscale_endpoints', model_name = 'mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1', prompt_template = '{{content}}', ...
Mistral-7B-Instruct由Mistral AI研发并开源的7B参数大语言模型,具备强大的推理性能和效果,对硬件需求更少、在各项评测基准中超越同规模模型。该版本为Mistral-7B-v0.1基础上的微调版本。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试...
}, ] chatbot = pipeline("text-generation", model="mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3") chatbot(messages) python TemplateError: Conversation roles must alternate user/assistant/user/assistant/... 这个错误是由于Mistral本身不支持system prompt导致的。 查看tokenizer.apply_chat_template的源码,可以看到默认...
gives error: (…)ral-instruct-7b/resolve/main/config.json: 100% 628/628 [00:00<00:00, 58.6kB/s] --- KeyError Traceback (most recent call last) [<ipython-input-13-e2c6cff1d0cf>](https://localhost:8080/#) in <cell line: 16>() 14 15 from transformers import AutoModelForCausal...