Collaborative Language Model Runner Howto

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Petals est un système open-source qui permet l'inférence collaborative et le peaufinement de grands modèles de langage en distribuant des parties de modèle entre plusieurs utilisateurs.
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Profil de Collaborative Language Model Runner
Aperçu
Analyses
Qu'est-ce que Collaborative Language Model Runner
Fonctionnalités de Collaborative Language Model Runner et cas d'utilisation

Comment utiliser Collaborative Language Model Runner

Installer Petals: Installez Petals et ses dépendances en utilisant pip : pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals
Importer les modules requis: Importez les modules nécessaires de Petals et Transformers : from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
Choisir un modèle: Sélectionnez un grand modèle de langage disponible sur le réseau Petals, tel que 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'
Initialiser le tokenizer et le modèle: Créez les objets tokenizer et modèle : tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Préparer l'entrée: Tokenisez votre texte d'entrée : inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
Générer la sortie: Utilisez le modèle pour générer du texte basé sur l'entrée : outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
Décoder la sortie: Décodez les ID de token générés en texte : generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])
Optionnel : Contribuer des ressources: Pour aider à étendre le réseau, vous pouvez exécuter un serveur Petals pour partager votre GPU : python -m petals.cli.run_server model_name

FAQ de Collaborative Language Model Runner

Petals est un système open-source qui permet aux utilisateurs d'exécuter des modèles de langage de grande taille (plus de 100 milliards de paramètres) de manière collaborative et distribuée, similaire à BitTorrent. Il permet d'exécuter des modèles comme BLOOM-176B pour l'inférence et le fine-tuning en faisant charger aux utilisateurs de petites parties du modèle et en s'associant à d'autres.

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