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使用Transformers来使用模型
如希望使用Qwen-chat进行推理，所需要写的只是如下所示的数行代码。请确保你使用的是最新代码，并指定正确的模型名称和路径，如Qwen/Qwen-7B-Chat和Qwen/Qwen-14B-Chat
这里给出了一段代码
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig# 可选的模型包括: "Qwen/Qwen-7B-Chat", "Qwen/Qwen-14B-Chat"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)# 打开bf16精度，A100、H100、RTX3060、RTX3070等显卡建议启用以节省显存
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()
# 打开fp16精度，V100、P100、T4等显卡建议启用以节省显存
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, fp16=True).eval()
# 使用CPU进行推理，需要约32GB内存
# model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval()
# 默认使用自动模式，根据设备自动选择精度
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()# 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)# 第一轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)
print(response)
# 你好！很高兴为你提供帮助。# 第二轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, "给我讲一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。", history=history)
print(response)
# 这是一个关于一个年轻人奋斗创业最终取得成功的故事。
# 故事的主人公叫李明，他来自一个普通的家庭，父母都是普通的工人。从小，李明就立下了一个目标：要成为一名成功的企业家。
# 为了实现这个目标，李明勤奋学习，考上了大学。在大学期间，他积极参加各种创业比赛，获得了不少奖项。他还利用课余时间去实习，积累了宝贵的经验。
# 毕业后，李明决定开始自己的创业之路。他开始寻找投资机会，但多次都被拒绝了。然而，他并没有放弃。他继续努力，不断改进自己的创业计划，并寻找新的投资机会。
# 最终，李明成功地获得了一笔投资，开始了自己的创业之路。他成立了一家科技公司，专注于开发新型软件。在他的领导下，公司迅速发展起来，成为了一家成功的科技企业。
# 李明的成功并不是偶然的。他勤奋、坚韧、勇于冒险，不断学习和改进自己。他的成功也证明了，只要努力奋斗，任何人都有可能取得成功。# 第三轮对话
response, history = model.chat(tokenizer, "给这个故事起一个标题", history=history)
print(response)
# 《奋斗创业：一个年轻人的成功之路》这段代码怎么用呢？
我们来分析一下吧\
从transformers库中导入类
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers.generation import GenerationConfig这两行是从Hugging Face的Transformers库中导入了三个类：
【AutoModelForCausalLM】：这是一个用于加载预训练的因果语言模型（Causal Language Model）的类。因果语言模型是一种可以生成连续文本的模型，例如在对话生成或故事生成等任务中。
【AutoTokenizer】：这是一个用于加载预训练的分词器（Tokenizer）的类。分词器是用于将输入文本切分成模型可以理解的单元（如单词、子词或字符）的工具。
【GenerationConfig】：这是一个用于配置生成任务的类。它可以用于设置生成任务的各种参数，例如生成文本的最大长