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Update README_CN.md
This commit is contained in:
39
README_CN.md
39
README_CN.md
@@ -75,24 +75,7 @@ pip install csrc/rotary
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#### 🤗 Transformers
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如希望使用Qwen-7B进行推理,所需要写的只是如下所示的数行代码:
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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from transformers.generation import GenerationConfig
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
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model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
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inputs = tokenizer('蒙古国的首都是乌兰巴托(Ulaanbaatar)\n冰岛的首都是雷克雅未克(Reykjavik)\n埃塞俄比亚的首都是', return_tensors='pt')
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inputs = inputs.to('cuda:0')
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pred = model.generate(**inputs)
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print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
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# 蒙古国的首都是乌兰巴托(Ulaanbaatar)\n冰岛的首都是雷克雅未克(Reykjavik)\n埃塞俄比亚的首都是亚的斯亚贝巴(Addis Ababa)...
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```
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运行Qwen-7B-Chat同样非常简单。下面是一个IPython的示例来展示如何交互式地使用`Qwen-7B-Chat`。
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如希望使用Qwen-7B-chat进行推理,所需要写的只是如下所示的数行代码:
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```python
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>>> from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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@@ -126,6 +109,26 @@ print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
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《奋斗创业:一个年轻人的成功之路》
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```
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运行Qwen-7B同样非常简单。
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<details>
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<summary>运行Qwen-7B</summary>
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```python
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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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from transformers.generation import GenerationConfig
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True)
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model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
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model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
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inputs = tokenizer('蒙古国的首都是乌兰巴托(Ulaanbaatar)\n冰岛的首都是雷克雅未克(Reykjavik)\n埃塞俄比亚的首都是', return_tensors='pt')
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inputs = inputs.to('cuda:0')
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pred = model.generate(**inputs)
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print(tokenizer.decode(pred.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
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# 蒙古国的首都是乌兰巴托(Ulaanbaatar)\n冰岛的首都是雷克雅未克(Reykjavik)\n埃塞俄比亚的首都是亚的斯亚贝巴(Addis Ababa)...
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```
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</details>
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#### 🤖 ModelScope
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魔搭(ModelScope)是开源的模型即服务共享平台,为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品。使用ModelScope同样非常简单,代码如下所示:
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