modelscope下载 python 本文记录了从环境部署到微调模型、效果测试的全过程,以及遇到几个常见问题的解决办法,亲测可用(The installed version of bitsandbytes was compiled without GPU support. NotImplementedError: Architecture ‘LlamaForCausalLM’
python指定modelscope的模型目录 python model模块 这里所说的模块,基本测试常用的模块,相比网上大佬写得模块大全来说,显得有点少。 惯例,上篇python基础操作–函数(二)入口 什么是模块? python模块(Module)是一个python文件,以.py结尾,包含了python对象定义一个python语句 作用: 模块能够有逻辑地组织python代码段 把...
导入库:导入必要的库,包括modelscope和LanguageModel。 初始化模型:使用from_pretrained方法加载预训练的语言模型,这里使用的是gpt-3模型。 输入文本:定义输入文本。 进行推理:调用model.inference方法进行文本生成推理,指定任务类型为Tasks.text_generation。 输出结果:打印推理结果。 作者:司南锤...
1. Modelscope的概述 Modelscope是一个用于数据统计和数据分析的Python库。它提供了一系列的工具和方法,使得开发者能够轻松地进行数据建模和分析。 2. Modelscope的功能 Modelscope提供了多种常用的统计方法,如线性模型、逻辑回归、时间序列分析等。它还能够进行数据预处理、特征工程等操作,使得数据分析变得更加简单和高...
然后使用Model.from_pretrained方法加载模型。具体请参考官方文档：https://www.modelscope.cn/docs/api/...
是的,根据知识库中的资料,您可以参考以下步骤使用 Python 搭建 ModelScope 的开发环境。以下是详细的教程: 1. 确认 Python 版本 在搭建环境之前,请确保您的系统中已安装 Python 3.7 或更高版本。您可以通过以下命令检查 Python 和 pip 的版本: python3 -V pip3 -V 如果未安装 Python 或 pip,请先安装它们...
import torch from modelscope import AutoModel, AutoTokenizer # 加载模型和分词器 model = AutoModel.from_pretrained( 'openbmb/MiniCPM-o-2_6-int4', torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda:0", trust_remote_code=True ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( 'openbmb/MiniCPM-o-2_...
要在Python环境中安装ModelScope,你可以按照以下步骤进行操作: 确认Python环境已安装并可用: 确保你的系统上已经安装了Python。ModelScope支持Python 3.7及以上版本。你可以通过运行以下命令来检查Python版本: bash python --version 或者 bash python3 --version 如果未安装Python,请从Python官方网站下载并安装。 使...
使用modelscope 跑 OpenBMB/MiniCPM-V-2_6-int4,绕开 huggingface 的网络封锁 完整版 https://modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-V-2_6 # test.py # test.py import torch from PIL import Image from modelscope import AutoModel, AutoTokenizer ...
python modelscope 下载了大模型 代码怎么调用 python中的models库,models基本使用models是数据库的一个api,通过modles模拟数据库的增删改查Django有一个sqllit的工具方便打我们进行学习测试新建表编辑models,创建表结构fromdjango.dbimportmodels#Createyourmodelshere.