书生第四期L0G4000 玩转HF

1. 在codespace里进行配置

创建脚本进行下载

import os
from huggingface_hub import hf_hub_download

# 指定模型标识符
repo_id = "internlm/internlm2-chat-1_8b"

# 指定要下载的文件列表
files_to_download = [
    {"filename": "config.json"},
    {"filename": "model.safetensors.index.json"}
]

# 创建一个目录来存放下载的文件
local_dir = f"{repo_id.split('/')[1]}"
os.makedirs(local_dir, exist_ok=True)

# 遍历文件列表并下载每个文件
for file_info in files_to_download:
    file_path = hf_hub_download(
        repo_id=repo_id,
        filename=file_info["filename"],
        local_dir=local_dir
    )
    print(f"{file_info['filename']} file downloaded to: {file_path}")

下载成功

粘贴下载并执行的代码

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("internlm/internlm2_5-1_8b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
model = model.eval()

inputs = tokenizer(["A beautiful flower"], return_tensors="pt")
gen_kwargs = {
    "max_length": 128,
    "top_p": 0.8,
    "temperature": 0.8,
    "do_sample": True,
    "repetition_penalty": 1.0
}

# 以下内容可选，如果解除注释等待一段时间后可以看到模型输出
output = model.generate(**inputs, **gen_kwargs)
output = tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True)
print(output)

这显示了大语言模型的能力。

2.在hf space中的操作

首先创建space

在codespace中clone并进行修改和处理

上传失败，需要配置tokens

配置并push成功

最终得到界面