ChatYuan 项目使用教程
1. 项目目录结构及介绍
ChatYuan/
├── app_gradio.py
├── distributed-training/
│ └── ...
├── img/
│ └── ...
├── LICENSE
├── README-v1.md
├── README.md
└── ...
- app_gradio.py: 项目的启动文件,用于启动Gradio网页交互界面。
- distributed-training/: 包含分布式训练相关的代码和配置文件。
- img/: 存放项目相关的图片资源。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件。
- README-v1.md: 项目的介绍文档,包含版本1的详细信息。
- README.md: 项目的介绍文档,包含最新版本的详细信息。
2. 项目启动文件介绍
app_gradio.py
app_gradio.py
是 ChatYuan 项目的启动文件,用于启动 Gradio 网页交互界面。该文件主要包含以下功能:
- 加载模型: 使用
transformers
库加载预训练的语言模型。 - 启动Gradio界面: 通过 Gradio 库创建一个网页界面,用户可以在界面上与模型进行交互。
启动命令:
python app_gradio.py
3. 项目配置文件介绍
依赖配置
在项目中,依赖配置文件通常包含在 requirements.txt
或 setup.py
中。以下是一些常见的依赖配置:
clueai==0.0.2.2.4
gradio==3.20.1
transformers==4.26.1
模型配置
模型配置通常在加载模型时进行,例如:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
model_dir = 'ClueAI/ChatYuan-large-v2'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
model = AutoModel.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True)
高级参数配置
在高级参数配置中,可以调整模型的生成参数,例如:
def answer(text, sample=True, top_p=0.9, temperature=0.7, context=""):
text = f"[context]\n用户:{text}\n小元:"
text = text.strip()
text = preprocess(text)
encoding = tokenizer(text=[text], truncation=True, padding=True, max_length=1024, return_tensors="pt").to(device)
if not sample:
out = model.generate(**encoding, return_dict_in_generate=True, output_scores=False, max_new_tokens=1024, num_beams=1, length_penalty=0.6)
else:
out = model.generate(**encoding, return_dict_in_generate=True, output_scores=False, max_new_tokens=1024, do_sample=True, top_p=top_p, temperature=temperature, no_repeat_ngram_size=12)
out_text = tokenizer.batch_decode(out["sequences"], skip_special_tokens=True)
return postprocess(out_text[0])
通过这些配置,可以灵活调整模型的生成行为,以满足不同的应用需求。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考