Mistral 7B Como Fazer

Instalar bibliotecas necessárias: Instale as bibliotecas Python necessárias, incluindo transformers e torch: pip install transformers torch

Carregar o modelo: Carregue o modelo Mistral 7B usando a biblioteca Hugging Face Transformers: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1'); tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1')

Preparar entrada: Prepare seu texto de entrada como um prompt para o modelo completar

Tokenizar entrada: Tokenize o texto de entrada usando o tokenizador: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids

Gerar saída: Gere a saída de texto do modelo: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

Decodificar saída: Decodifique os tokens de saída gerados de volta para texto: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

Ajustar (opcional): Para tarefas mais específicas, você pode ajustar o modelo em conjuntos de dados personalizados usando técnicas como QLoRA

Implantar (opcional): Para uso em produção, implante o modelo usando ferramentas como vLLM ou SkyPilot em infraestrutura de nuvem com suporte a GPU