5. 模型评估 使用sklearn 库对模型进行评估非常简单,以下是示例代码: fromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 提交测试数据获取预测结果predictions=model.predict(test_data)# 评估模型性能mse=mean_squared_error(test_target,predictions)print(f'Mean Squared Error:{mse}')# 输出均方误差 1. 2. 3. 4....
5. 模型推理 使用模型进行推理,生成文本。代码如下: # 使用模型进行推理withtorch.no_grad():# 不计算梯度output=model.generate(input_ids,max_length=50,num_return_sequences=1)# 解码生成的 token IDoutput_text=tokenizer.decode(output[0],skip_special_tokens=True)# 打印生成的文本print(output_text) 1...
它已成为处理最先进 NLP模型库。随着大型语言模型 (LLMs) 和transformer的兴起,这个库对于 NLP 任务是必不可少的:<当然它不仅仅是一个类库,还是一个平台,各类优质开源大模型的汇聚地!> 预训练模型:Hugging Face 提供对大量预训练模型库的访问,用于各种任务,例如文本分类、翻译和问答,从而减少了对大量计算资源的需...
API:/generate 功能: 生成指定模型的文本补全。输入提示词后,模型根据提示生成文本结果请求方法:POST API参数: model: 必填 如llama3.1 prompt:必填 生成文本所使用的提示词 suffix: 可选 生成的补全之后附加的文本 stream: 可选 是否流式传输响应,默认为true system: 可选 覆盖模型系统信息的字段,影响生成文本的...
再次,CodeGPT插件目前应该是支持开源大模型编程最好的插件之一了,大家看完这篇教程,就知道它的界面使用非常小白,看完教程大家直接就能在本地借助大模型更好学习Python起来了。 如下图所示,接入Pycharm后,可以直接在右侧面板使用大模型能力,这样就不用来回倒腾页面了,操作方便性直接拉到极限: ...
不少作因此定为这二年为人工智能爆发元年,很多所以企业都在尝试将自己的业务和大模型融合,造成了当下越来越多的企来需要懂Ai应用开发,企业不一定需要自己开发大模型,只需要本地购建大模型,进行参数微调,业务对接,就可以将自己的业务和Ai融合,由于基于python人工智能开发,大部份教学都 是python方便实验,是一种解释型...
在Python中进行大型模型开发是一个复杂且充满挑战的任务,需要开发者具备扎实的编程基础、丰富的实践经验和优秀的解决问题的能力。本文将介绍一些实用的技巧和方法,帮助开发者在Python中高效地开发大型模型。 一、选择合适的工具、库和框架 在Python中进行大型模型开发,首先需要选择适合的工具、库和框架。常用的工具有Tenso...
通过1.1安装ollama软件后,我们可以轻松在本地部署适合自己的大模型。 如果我们想要通过python调用大模型,将ai结合到程序中,那么只需python下载ollama库,就可以调用本地部署的大模型了。 命令行运行下面名 pipinstallollama 在chat包下创建OLLAMA.py文件,创建OLLAMA_AI类,和之前访问联网的类结构类似 ...
在当今的大数据时代,Python凭借其强大的库生态和易于学习的语法,成为了数据科学和机器学习领域的首选语言。随着模型规模的不断增大,对大模型包的需求也日益增长。这些包不仅提供了高效的数据处理能力,还简化了复杂AI模型的训练与部署流程。下面,我们将探索几个在Python中广受欢迎的大模型包,并分享它们在实际应用中的价...