Mistral 7B Cách sử dụng

Cài đặt thư viện cần thiết: Cài đặt các thư viện Python cần thiết, bao gồm transformers và torch: pip install transformers torch

Tải mô hình: Tải mô hình Mistral 7B bằng cách sử dụng thư viện 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')

Chuẩn bị đầu vào: Chuẩn bị văn bản đầu vào của bạn như một lời nhắc cho mô hình hoàn thành

Phân tách đầu vào: Phân tách văn bản đầu vào bằng cách sử dụng bộ phân tách: input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids

Tạo đầu ra: Tạo đầu ra văn bản từ mô hình: output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=50)

Giải mã đầu ra: Giải mã các token đầu ra đã tạo trở lại thành văn bản: generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

Tinh chỉnh (tùy chọn): Đối với các nhiệm vụ cụ thể hơn, bạn có thể tinh chỉnh mô hình trên các tập dữ liệu tùy chỉnh bằng cách sử dụng các kỹ thuật như QLoRA

Triển khai (tùy chọn): Đối với sử dụng trong sản xuất, triển khai mô hình bằng cách sử dụng các công cụ như vLLM hoặc SkyPilot trên hạ tầng đám mây với hỗ trợ GPU