from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM import torch # 使用模型下载到的本地路径以加载 model_dir = '/root/autodl-tmp/THUCoAI/CharacterGLM-6B' # 分词器的加载,本地加载,trust_remote_code=True设置允许从网络上下载模型权重和相关的代码 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_...
二、选择并加载模型 首先,选择一个合适的预训练模型。以下示例使用BERT模型进行文本分类任务。 fromtransformersimportBertForSequenceClassification,BertTokenizer# 加载预训练模型和分词器model_name='bert-base-chinese'model=BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)tokenizer=BertTokenizer.from_pretraine...
这里的Transformers部署调用是推理任务,因而只需要考虑模型参数、KV Cache、中间结果和输入数据。这里的模型为MoE模型,考虑完整模型参数(25.8B);使用了bf16加载,再考虑中间结果、输入数据和KV Cache等,大概是2x1.2x25.8的显存需求,所以我们后面会选择三卡共72G显存,显存要求还是挺大的大家根据自己条件自行尝试吧。 更...
在终端输入以下命令运行trains.py,即实现MiniCPM-2B-chat的Transformers部署调用 cd /root/autodl-tmp python trains.py 1. 2. 观察命令行中,等待模型加载完成产生对话,如下图所示
大模型实操与API调用 | 四十一、使用Hugging Face Transformers库部署模型,AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型,免费分享!
ChatGLM3-6B Transformers部署调用 环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。 pip换源和安装依赖包 ...
InternLM-Chat-7B Transformers 部署调用 环境准备 在autoal平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择pytorch–>1.11.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.3 接下来打开自己刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo. ...
[大模型]Qwen-7B-hat Transformers 部署调用 Qwen-7B-hat Transformers 部署调用 环境准备 在autodl平台中租一个3090等24G显存的显卡机器,如下图所示镜像选择PyTorch–>2.0.0–>3.8(ubuntu20.04)–>11.8 接下来打开刚刚租用服务器的JupyterLab,并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo。
DeepSeek-MoE-16b-chat Transformers 部署调用 DeepSeek-MoE-16b-chat 介绍 DeepSeek MoE目前推出的版本参数量为160亿,实际激活参数量大约是28亿。与自家的7B密集模型相比,二者在19个数据集上的表现各有胜负,但整体比较接近。而与同为密集模型的Llama 2-7B相比,DeepSeek MoE在数学、代码等方面还体现出来明显的优势...