有手就会！ERNIE-4.5-21B-A3B-PT模型本地部署与首次推理全流程实战
项目地址: https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT 写在前面：硬件门槛
在开始之前，请确保你的设备满足官方推荐的最低硬件要求。根据官方信息，运行ERNIE-4.5-21B-A3B-PT模型需要以下硬件配置：
- 推理（Inference）：至少需要一张显存为80GB的GPU（如NVIDIA A100）。
- 微调（Fine-tuning）：需要更高配置的多GPU环境，具体需求取决于任务复杂度。
如果你的设备不满足这些要求，建议先升级硬件或使用云端资源。
环境准备清单
在部署模型之前，你需要准备好以下环境：
- 操作系统：推荐使用Linux（如Ubuntu 20.04或更高版本）。
- Python：版本3.8或更高。
- CUDA：确保安装了与你的GPU兼容的CUDA版本（推荐CUDA 11.7或更高）。
- PyTorch：安装支持CUDA的PyTorch版本。
- Transformers库：安装最新版本的
transformers库。 - 其他依赖：根据需求安装
fastdeploy或vLLM等工具。
模型资源获取
由于文章中不能包含特定平台的链接，你可以通过以下方式获取模型资源：
- 使用官方提供的命令行工具或脚本下载模型权重。
- 确保下载的模型文件完整且未被修改。
逐行解析“Hello World”代码
以下是官方提供的快速上手代码的逐行解析：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 指定模型名称
model_name = "baidu/ERNIE-4.5-21B-A3B-PT"
# 加载分词器和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
# 准备模型输入
prompt = "Give me a short introduction to large language model."
messages = [
{"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages,
tokenize=False,
add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成文本
generated_ids = model.generate(
model_inputs.input_ids,
max_new_tokens=1024
)
output_ids = generated_ids[0][len(model_inputs.input_ids[0]):].tolist()
# 解码生成的文本
generate_text = tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True).strip("\n")
print("generate_text:", generate_text)
代码解析：
- 导入库：
AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer是transformers库的核心组件，用于加载模型和分词器。 - 模型名称：指定模型名称，确保与下载的模型一致。
- 加载模型和分词器：
trust_remote_code=True表示信任远程代码，确保模型能正确加载。 - 输入准备：将用户输入的提示转换为模型可接受的格式。
- 生成文本：调用
generate方法生成文本，max_new_tokens控制生成文本的最大长度。 - 解码输出：将生成的ID解码为可读文本。
运行与结果展示
运行上述代码后，你将看到模型生成的文本输出。例如：
generate_text: Large language models (LLMs) are advanced AI systems trained on vast amounts of text data to understand and generate human-like language. They are widely used in tasks such as translation, summarization, and conversational AI.
常见问题（FAQ）与解决方案
1. 模型加载失败
- 问题：提示
无法加载模型。 - 解决方案：检查模型路径是否正确，确保模型文件完整。
2. 显存不足
- 问题：运行时提示
CUDA out of memory。 - 解决方案：降低
max_new_tokens的值或使用更高显存的GPU。
3. 依赖冲突
- 问题：安装依赖时提示版本冲突。
- 解决方案：使用虚拟环境（如
conda或venv）隔离依赖。
结语
通过这篇教程，你已经成功完成了ERNIE-4.5-21B-A3B-PT模型的本地部署和首次推理！如果你遇到其他问题，可以参考官方文档或社区讨论。祝你玩得开心！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
