Mistral 7B Anleitung

Benötigte Bibliotheken installieren: Installieren Sie die erforderlichen Python-Bibliotheken, einschließlich transformers und torch: pip install transformers torch

Modell laden: Laden Sie das Mistral 7B-Modell mit der Hugging Face Transformers-Bibliothek: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1'); tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1')

Eingabe vorbereiten: Bereiten Sie Ihren Eingabetext als Aufforderung für das Modell vor, um ihn zu vervollständigen

Eingabe tokenisieren: Tokenisieren Sie den Eingabetext mit dem Tokenizer: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids

Ausgabe generieren: Generieren Sie den Textausgabe vom Modell: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

Ausgabe dekodieren: Dekodieren Sie die generierten Ausgabetokens zurück in Text: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

Feintuning (optional): Für spezifischere Aufgaben können Sie das Modell auf benutzerdefinierten Datensätzen mit Techniken wie QLoRA feintunen

Bereitstellen (optional): Für den Produktionsgebrauch das Modell mit Tools wie vLLM oder SkyPilot auf Cloud-Infrastruktur mit GPU-Unterstützung bereitstellen