Mistral 7B Come Usare

Installa le librerie richieste: Installa le librerie Python necessarie, inclusi transformers e torch: pip install transformers torch

Carica il modello: Carica il modello Mistral 7B utilizzando la libreria 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')

Prepara l'input: Prepara il tuo testo di input come un prompt per il modello da completare

Tokenizza l'input: Tokenizza il testo di input utilizzando il tokenizer: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids

Genera l'output: Genera l'output di testo dal modello: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

Decodifica l'output: Decodifica i token di output generati di nuovo in testo: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

Fine-tuning (opzionale): Per compiti più specifici, puoi fare fine-tuning del modello su dataset personalizzati utilizzando tecniche come QLoRA

Distribuisci (opzionale): Per uso in produzione, distribuisci il modello utilizzando strumenti come vLLM o SkyPilot su infrastrutture cloud con supporto GPU