Mistral 7Bの使い方
必要なライブラリをインストール: 必要なPythonライブラリをインストールします。transformersとtorchを含む: pip install transformers torch
モデルをロード: Hugging Face Transformersライブラリを使用してMistral 7Bモデルをロードします: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1'); tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1')
入力を準備: モデルが完成させるためのプロンプトとして入力テキストを準備します
入力をトークン化: トークナイザーを使用して入力テキストをトークン化します: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
出力を生成: モデルからテキスト出力を生成します: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)
出力をデコード: 生成された出力トークンをテキストに戻します: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
ファインチューニング（オプション）: より特定のタスクのために、QLoRAのような技術を使用してカスタムデータセットでモデルをファインチューニングできます
デプロイ（オプション）: 商用利用のために、GPUサポートのあるクラウドインフラストラクチャ上でvLLMやSkyPilotのようなツールを使用してモデルをデプロイします
Mistral 7Bのよくある質問
Mistral 7Bは、Mistral AIによってリリースされた70億パラメータの言語モデルです。ベンチマークでLlama 2 13Bのような大規模モデルを上回り、実世界のアプリケーションにおいて効率性と高性能を目指して設計されています。
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