如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库来下载并使用一个qwen1.5的预训练模型[框架]

本文主要是介绍如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库来下载并使用一个qwen1.5的预训练模型[框架]，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

要使用Hugging Face的Transformers库下载并使用Qwen1.5预训练模型，你可以按照以下步骤操作：
1.安装Transformers库： 确保你已经安装了transformers库的最新版本，至少是4.37.0，因为Qwen1.5已经被集成到这个版本中。如果还没有安装，可以使用以下命令安装：

   pip install transformers

2.导入必要的模块： 在Python代码中，你需要导入AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM（或根据你的具体需求选择相应的模型类）：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

3.加载预训练模型和分词器： 使用AutoTokenizer.from_pretrained和AutoModelForCausalLM.from_pretrained方法加载Qwen1.5模型及其对应的分词器。模型名称应该是qwen1.5：

   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen1.5")model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen1.5")

4.准备输入文本： 根据你的应用，创建一个字符串作为输入文本：

   input_text = "你好，我想了解关于人工智能的一些事情。"

 5.编码输入文本： 使用分词器将输入文本转换为模型可接受的格式：

"使用分词器将输入文本转换为模型可接受的格式" 意味着将原始的、未经处理的自然语言文本通过特定的算法分割成一系列基础单元，这些单元可以是单词、子词（subwords）或者字符等，具体取决于所使用的分词器和模型的要求。这个过程对于大多数现代自然语言处理（NLP）模型来说至关重要，因为模型通常需要输入以数字表示的、固定长度的向量，而不是直接理解原始文本。
在Hugging Face的Transformers库中，AutoTokenizer类负责执行这个任务。它的工作流程大致如下：
分词（Tokenization）：将文本拆分成一个个基本单元（tokens）。对于中文，这可能涉及按字符或词汇分隔；对于英文和其他语言，可能会进一步细分为子词以处理词汇的多样性。
添加特殊标记：为了帮助模型理解输入序列的结构，分词器会在序列的开始和结束添加特殊的标记，如[CLS]、[SEP]、<s>、</s>等，具体取决于模型的类型和用途。
映射到索引：每个token被映射到一个唯一的整数ID，这个ID在模型的词汇表中代表该token。词汇表是模型训练时建立的，包含所有模型能理解的token及其对应的ID。
转换为张量：最后，这些整数ID会被组织成一个或多个张量（通常是PyTorch或TensorFlow中的张量），以便于在神经网络模型中作为输入使用。
综上所述，"转换为模型可接受的格式"实质上是将文本数据转化为模型能够理解和处理的数字化、结构化形式，确保模型能够高效地进行预测或生成任务。

   inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

6.生成文本： 如果你想让模型生成文本，你可以使用model.generate方法。注意，对于Qwen1.5这样的语言模型，通常需要指定起始种子文本（inputs的input_ids）和一些生成参数，比如最大生成长度：

   # 例如，生成10个字的文本generated_text = model.generate(inputs["input_ids"], max_length=10)

7.解码生成的文本： 将生成的ID序列转换回人类可读的文本：

   generated_text = tokenizer.decode(generated_text[0])print(generated_text)

以上就是使用Hugging Face的Transformers库下载并使用Qwen1.5预训练模型的基本步骤。根据实际应用，你可能还需要调整生成参数，如温度（temperature）、顶级样本（top_k）、顶级概率（top_p）等以控制生成结果的多样性和质量。

# 导入所需库
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen1.5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen1.5")# 输入文本
input_text = "你好，我想知道未来人工智能会如何改变我们的生活。"# 使用分词器对输入文本进行编码
# `return_tensors="pt"`使得返回值为PyTorch张量，适用于后续模型的输入
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)# 生成文本配置
# 注意：这里的配置是示例性的，具体参数应根据需求调整
max_length = 50  # 生成文本的最大长度
num_return_sequences = 1  # 返回的生成序列数量
temperature = 1.0  # 控制生成的随机性，较低的值使生成结果更确定
top_p = 0.9  # 核心采样参数，控制候选token的选择范围# 生成文本
# 注意：对于某些模型，可能需要调整generate函数的参数，特别是对于有特定接口的模型
generated = model.generate(inputs.input_ids,max_length=max_length + len(inputs["input_ids"][0]),  # 需要考虑输入长度num_return_sequences=num_return_sequences,temperature=temperature,top_p=top_p,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,  # 结束生成的标志
)# 解码生成的文本
# 对于多个生成序列，这里只取第一个
generated_text = [tokenizer.decode(gen, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) for gen in generated]
print("\nGenerated Text:")
for idx, text in enumerate(generated_text):print(f"Sequence {idx+1}: {text}")

以上为参考代码。具体根据实际，敬请关注，后期将持续完善学习记录。以下代码来自hugging face

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model ontomodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/CodeQwen1.5-7B-Chat",torch_dtype="auto",device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/CodeQwen1.5-7B-Chat")prompt = "Write a quicksort algorithm in python."
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False,add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids,max_new_tokens=512
)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

这篇关于如何使用 Hugging Face 的 Transformers 库来下载并使用一个qwen1.5的预训练模型[框架]的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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