Mistral 7B Nasıl Kullanılır

Gerekli kütüphaneleri yükleyin: Gerekli Python kütüphanelerini yükleyin, transformers ve torch dahil: pip install transformers torch

Modeli yükleyin: Mistral 7B modelini Hugging Face Transformers kütüphanesini kullanarak yükleyin: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1'); tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1')

Girişi hazırlayın: Modelin tamamlaması için giriş metninizi bir istem olarak hazırlayın

Girişi tokenize edin: Giriş metnini tokenizer kullanarak tokenize edin: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids

Çıktıyı oluşturun: Modelden metin çıktısı oluşturun: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

Çıktıyı çözümleyin: Üretilen çıktı tokenlerini tekrar metne çevirin: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

İnce ayar yapın (isteğe bağlı): Daha spesifik görevler için, modeli QLoRA gibi teknikler kullanarak özel veri setlerinde ince ayar yapabilirsiniz

Dağıtım yapın (isteğe bağlı): Üretim kullanımı için, modeli GPU desteği olan bulut altyapısında vLLM veya SkyPilot gibi araçlar kullanarak dağıtın