【限时免费】有手就会！phi-1_5模型本地部署与首次推理全流程实战-优快云博客

有手就会！phi-1_5模型本地部署与首次推理全流程实战

【免费下载链接】phi-1_5 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/Microsoft/phi-1_5

写在前面：硬件门槛

在开始之前，请确保你的设备满足以下最低硬件要求：

推理：至少需要一块显存为 8GB 的 NVIDIA GPU（如 RTX 2080 及以上）。
微调：建议使用显存为 16GB 或更高的 GPU（如 A100 40GB）。

如果你的设备不满足这些要求，可能会在运行过程中遇到显存不足或性能问题。

环境准备清单

在部署 phi-1_5 模型之前，你需要准备好以下环境：

Python 3.8 或更高版本：确保你的系统中安装了 Python 3.8 及以上版本。
PyTorch：安装支持 CUDA 的 PyTorch 版本（建议使用 PyTorch 1.12 或更高版本）。
Transformers 库：确保安装的 transformers 库版本为 4.37.0 或更高。
CUDA 和 cuDNN：如果你的设备支持 GPU 加速，请安装与你的 GPU 匹配的 CUDA 和 cuDNN 版本。

你可以通过以下命令安装必要的库：

pip install torch transformers

模型资源获取

phi-1_5 是一个开源的预训练语言模型，你可以通过以下步骤获取模型资源：

下载模型权重文件（通常为一个包含多个文件的目录）。
确保下载的权重文件与 transformers 库兼容。

由于模型文件较大，建议在稳定的网络环境下下载。

逐行解析“Hello World”代码

以下是 phi-1_5 的快速上手代码示例，我们将逐行解析其功能：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 设置默认设备为 GPU（如果可用）
torch.set_default_device("cuda")

# 加载预训练的 phi-1_5 模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/phi-1_5", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/phi-1_5")

# 输入一段代码片段作为提示
inputs = tokenizer('''def print_prime(n):
   """
   Print all primes between 1 and n
   """''', return_tensors="pt", return_attention_mask=False)

# 生成文本（最大长度为 200 个 token）
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)

# 解码生成的文本并打印
text = tokenizer.batch_decode(outputs)[0]
print(text)

代码解析：

导入库：
- torch：PyTorch 库，用于深度学习任务。
- AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer：来自 transformers 库，用于加载模型和分词器。
设置默认设备：
- torch.set_default_device("cuda")：将默认计算设备设置为 GPU（如果可用）。
加载模型和分词器：
- AutoModelForCausalLM.from_pretrained：加载预训练的 phi-1_5 模型。
- AutoTokenizer.from_pretrained：加载与模型匹配的分词器。
输入提示：
- tokenizer：将输入的代码片段转换为模型可处理的张量格式。
生成文本：
- model.generate：根据输入的提示生成文本，max_length 参数限制生成文本的最大长度。
解码和打印：
- tokenizer.batch_decode：将生成的张量解码为可读文本。

运行与结果展示

运行上述代码后，模型会根据输入的代码片段生成一段完整的代码或文本。例如，输入一个关于打印素数的代码片段，模型可能会生成以下内容：

def print_prime(n):
    """
    Print all primes between 1 and n
    """
    primes = []
    for num in range(2, n+1):
        is_prime = True
        for i in range(2, int(math.sqrt(num))+1):
            if num % i == 0:
                is_prime = False
                break
        if is_prime:
            primes.append(num)
    print(primes)

常见问题（FAQ）与解决方案

1. 显存不足

问题：运行时报错 CUDA out of memory。
解决方案：减少 max_length 参数的值，或使用更低精度的模型（如 torch_dtype="float16"）。

2. 模型加载失败

问题：无法加载模型权重。
解决方案：检查模型文件路径是否正确，或重新下载模型文件。

3. 生成内容不相关

问题：模型生成的文本与输入提示无关。
解决方案：尝试更明确的提示格式（如 QA 或代码格式），或调整生成参数（如 temperature）。

4. Python 版本不兼容

问题：运行时报错与 Python 版本相关。
解决方案：确保使用 Python 3.8 或更高版本。

通过以上步骤，你应该已经成功在本地部署并运行了 phi-1_5 模型。如果遇到其他问题，可以参考官方文档或社区讨论。祝你玩得愉快！