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怎么给网站做seo汕头教育学会网站建设

怎么给网站做seo,汕头教育学会网站建设,一个空间2个网站代码,扬州建设集团招聘信息网站使用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, Aut… 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
http://www.dnsts.com.cn/news/198549.html

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