Mistral 7B Cómo Usar

Instalar bibliotecas requeridas: Instala las bibliotecas de Python necesarias, incluyendo transformers y torch: pip install transformers torch

Cargar el modelo: Carga el modelo Mistral 7B usando la 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: Prepara tu texto de entrada como un aviso para que el modelo complete

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

Generar salida: Genera la salida de texto del modelo: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

Decodificar salida: Decodifica los tokens de salida generados de nuevo a texto: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

Ajustar (opcional): Para tareas más específicas, puedes ajustar el modelo en conjuntos de datos personalizados usando técnicas como QLoRA

Desplegar (opcional): Para uso en producción, despliega el modelo usando herramientas como vLLM o SkyPilot en infraestructura en la nube con soporte para GPU