Mistral 7B 사용법

필요한 라이브러리 설치: 필요한 Python 라이브러리, 즉 transformers와 torch를 설치한다: pip install transformers torch

모델 로드: Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 Mistral 7B 모델을 로드한다: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1'); tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1')

입력 준비: 모델이 완성할 수 있도록 입력 텍스트를 프롬프트로 준비한다

입력 토큰화: 토크나이저를 사용하여 입력 텍스트를 토큰화한다: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids

출력 생성: 모델에서 텍스트 출력을 생성한다: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

출력 디코드: 생성된 출력 토큰을 다시 텍스트로 디코드한다: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

미세 조정 (선택 사항): 더 구체적인 작업을 위해 QLoRA와 같은 기술을 사용하여 사용자 정의 데이터 세트에서 모델을 미세 조정할 수 있다

배포 (선택 사항): 생산 사용을 위해 GPU 지원이 있는 클라우드 인프라에서 vLLM 또는 SkyPilot와 같은 도구를 사용하여 모델을 배포한다