摘要：
本笔记分析了使用预训练的模型生成文本的示例代码。它的步骤如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-728225.html
- 使用已加载的分词器 tokenizer 对输入文本进行处理，转换为模型可以理解的格式。输入文本是国家和首都的信息，最后一句是未完成的，需要模型来生成。
- 将处理后的输入转移到模型所在的设备上（例如GPU或CPU）。
- 使用模型的 generate 方法对输入进行处理，生成预测的输出。
- 使用分词器的 decode 方法将生成的输出从模型理解的格式转换回文本，并打印出来。
实例分析
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers.generation import GenerationConfig # 可选的模型包括: "Qwen/Qwen-7B", "Qwen/Qwen-14B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", 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", 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/Q
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-728225.html
到了这里，关于【通义千问】大模型Qwen GitHub开源工程学习笔记（3）-- 通过Qwen预训练语言模型自动完成给定的文本的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
