《WizardLM-2 8x22B 实战教程：从入门到精通》-优快云博客

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《WizardLM-2 8x22B 实战教程：从入门到精通》

WizardLM-2-8x22B 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/WizardLM-2-8x22B

引言

在这个信息爆炸的时代，自然语言处理技术正日益成为人工智能领域的热门方向。本文旨在为您提供一份详尽的WizardLM-2 8x22B模型实战教程，帮助您从入门到精通，掌握这个强大的多语言模型的运用。教程将分为基础篇、进阶篇、实战篇和精通篇，逐步引导您深入理解和运用WizardLM-2 8x22B模型。

基础篇

模型简介

WizardLM-2 8x22B是微软AI团队开发的下一代大型语言模型，采用混合专家（MoE）架构，拥有1410亿个参数，支持多语言处理。它在多项任务中表现出色，尤其在复杂对话、推理和多语言处理方面。

环境搭建

在使用WizardLM-2 8x22B之前，您需要搭建合适的环境。首先，确保您的系统满足以下要求：

Python 3.8或更高版本 -pip安装以下包：transformers, vllm, openai, accelerate, fschat

您可以使用以下命令创建和激活Python虚拟环境，并安装必要的包：

conda create -n myenv python=3.8 -y
source activate myenv
pip install transformers
pip install vllm==0.2.1.post1
pip install openai==1.17.1
pip install accelerate
pip install fschat

简单实例

以下是使用WizardLM-2 8x22B模型进行简单文本生成的示例代码：

from openai import OpenAI

API_URL = "http://ip:port/v1"
model_path = "xxxx/wizard_model_path"
client = OpenAI(base_url=API_URL, api_key="EMPTY")

system_prompt = "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions."
stop_tokens = []

completion = client.chat.completions.create(
    model=model_path,
    temperature=0,
    top_p=1,
    max_tokens=4096,
    stop=stop_tokens,
    messages=[
        ["role": "system", "content": system_prompt],
        ["role": "user", "content": "Hello, What is your name?"],
        ["role": "assistant", "content": "I am WizardLM-2"]
    ]
)

print(completion.choices[0].message.content)