千问大模型对话

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
简介: 该段Python代码演示了如何使用`modelscope`库加载预训练的因果语言模型`Qwen2-1___5B-Instruct`到CUDA设备,并进行文本生成。首先,它定义了设备为`cuda`,然后加载模型和分词器。接着,设置了一个聊天情境并准备输入文本。通过调用`tokenizer.apply_chat_template`处理输入,然后将处理后的文本转化为模型输入张量并传入设备。使用`model.generate`方法生成新的文本,截取生成的输出并解码为人类可读的字符串。最后,打印出生成的响应。
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "./qwen/Qwen2-1___5B-Instruct",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./qwen/Qwen2-1___5B-Instruct")

prompt = "Give me a short introduction to large language model."
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]
print(response)
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