Collaborative Language Model Runner Come Usare
Petals è un sistema open-source che consente inferenze collaborative e ottimizzazione di modelli di linguaggio di grandi dimensioni distribuendo parti del modello tra più utenti.
Visualizza AltroCome usare Collaborative Language Model Runner
Installa Petals: Installa Petals e le sue dipendenze usando pip: pip install git+https://github.com/bigscience-workshop/petals
Importa i moduli richiesti: Importa i moduli necessari da Petals e Transformers: from transformers import AutoTokenizer; from petals import AutoDistributedModelForCausalLM
Scegli un modello: Seleziona un modello di linguaggio di grandi dimensioni disponibile sulla rete Petals, come 'meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct'
Inizializza tokenizer e modello: Crea gli oggetti tokenizer e modello: tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name); model = AutoDistributedModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
Prepara l'input: Tokenizza il tuo testo di input: inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt')
Genera output: Usa il modello per generare testo basato sull'input: outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
Decodifica l'output: Decodifica gli ID dei token generati di nuovo in testo: generated_text = tokenizer.decode(outputs[0])
Opzionale: Contribuisci risorse: Per aiutare ad espandere la rete, puoi eseguire un server Petals per condividere la tua GPU: python -m petals.cli.run_server model_name
FAQ di Collaborative Language Model Runner
Petals è un sistema open-source che consente agli utenti di eseguire modelli di linguaggio di grandi dimensioni (oltre 100B parametri) in modo collaborativo e distribuito, simile a BitTorrent. Consente di eseguire modelli come BLOOM-176B per inferenza e fine-tuning facendo caricare agli utenti piccole parti del modello e collaborando con altri.
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