模型推理脚本可以使用各种编程语言编写,如Python、C++、Java等。在机器学习和深度学习领域中,Python是最常用的编程语言之一,因为它有许多流行的深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch和Keras,这些框架都提供了简单易用的API来加载模型和进行模型推理。```js
Experimental environment: A100

PYTHONPATH=../../.. \

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \

python llm_infer.py \

--ckpt_dir "output/qwen-72b-chat-int4/vx_xxx/checkpoint-xxx" \

--load_args_from_ckpt_dir true \

--eval_human false \

--max_length 4096 \

--use_flash_attn true \

--max_new_tokens 2048 \

--temperature 0.1 \

--top_p 0.7 \

--repetition_penalty 1.05 \

--do_sample true \

--merge_lora_and_save false \

```

下面是一个使用Python编写的模型推理脚本示例,它使用TensorFlow框架加载已经训练好的模型,并使用该模型对新的输入数据进行推理:

import tensorflow as tf

加载已经训练好的模型

model = tf.saved_model.load('path/to/your/model')

准备输入数据

input_data = tf.constant(input_data)

将输入数据传递给模型进行推理

output = model(input_data)

获取推理结果

predictions = output.numpy()

在这个示例中,首先加载已经训练好的模型,然后准备输入数据并将其传递给模型进行推理。最后,获取推理结果并将其转换为numpy数组。这个脚本可以用于对新的输入数据进行推理,以获得预测结果。
当然,具体的模型推理脚本会根据不同的模型、任务和数据而有所不同,但基本的步骤和代码结构都是类似的。