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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： 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…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：
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
