如何使用 Mistral 7B
安裝所需庫: 安裝必要的 Python 庫,包括 transformers 和 torch:pip install transformers torch
加載模型: 使用 Hugging Face Transformers 庫加載 Mistral 7B 模型:from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer; model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1'); tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mistralai/Mistral-7B-v0.1')
準備輸入: 將輸入文本準備為模型完成的提示
標記化輸入: 使用 tokenizer 對輸入文本進行標記化:input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
生成輸出: 從模型生成文本輸出:output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)
解碼輸出: 將生成的輸出標記解碼回文本:generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
微調(可選): 對於更特定的任務,可以使用 QLoRA 等技術在自定義數據集上對模型進行微調
部署(可選): 對於生產使用,可以使用 vLLM 或 SkyPilot 等工具在具有 GPU 支持的雲基礎設施上部署模型
Mistral 7B 常見問題
Mistral 7B 是由 Mistral AI 發布的一個擁有 70 億參數的語言模型。它在基準測試中超越了像 Llama 2 13B 這樣更大的模型,並且專為現實應用中的效率和高性能而設計。
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