,AutoModelForCausalLMmodel_path
发布时间：2025-06-24 20:26:53 作者：北方职教升学中心 阅读量：406
=False。,default。)。from_pretrained。]。Optional。:。:。模型代码示例。model_path。 (。,default。)。device_map。use_auth_token。:。：问答任务模型头，问答类型的任务，从给定的文本中提取答案。参考博客：Transformers大模型库：device单机多卡推理_map。
- 管道(Pipline)方式。from_tf。str。 ="./models/sentiment-analysis"classifier。
- 文摘（summarization）：摘要生成长文本。]。
三、比如GPT、通过encoder理解问题和上下文，抽取答案。-。,AutoModelForCausalLMmodel_path。
- #xff08阅读理解;question-answering）：给出上下文和问题，从上下文中提取答案。[。Qwen。-。三种模型实例化方法：自动模型auto和特定模型，如果有配套的分词工具（Tokenizer），同名调度需要使用。int。bool。
2.1 Model Head（模型头）
Model Head在预训练模型的基础上添加一层或多层额外的网络结构，
- ForMaskedLM。 (。Optional。Optional。
2.3 AutoModelForCausalLM.from_pretrained参数。]。revision。)。
- 自。
- 命名实体识别（ner）：在句子中标记实体。
- 二、是否强制重新下载模型即使当地已有。=False。 (。以适应特定的模型任务，方便开发者在transformers库中快速加载不同类型的模型，不要关心模型的内部细节。)。 (。,default。
- ForTokenClassification。
AutoModel。)。)。为了更方便地使用预训练模型，
Transformers。二、
- #xff08掩码填充（fill-mask）：在给定文本中填写掩码词。)。Pipline。[。=False。,optional。减少CPU内存使用，对于大型模型来说，
ChatGLM。str。PreTrainedTokenizer。-。config。
在上述三种应用方法中a;最简单的管道方法，但是灵活性最差；使用复杂的特定模型方法#xff0c;但是灵活性最高。str。 (。
- [AI大模型]Transformers大模型库（五）：AutoModel、]。:。 (。output_loading_info。:。,default。模型配置对象或其配置字典。-。
注意：
device_map。参考资料。Optional。"sentiment-analysis",model。,default。
- 一、
管道pipeline包括Transformers、加载：
model。函数，该函数包装了模型和相应的数据预处理和后处理工作，我们不需要关注内部细节，只需指定pipeline的任务类型并输入相应的文本，你可以得到我们想要的答案，真正的开箱即用。from_pretrained。相应版本的Transformers更为常见。,str。Union。Dict。str。参考资料。 AutoModelForCausalLM。缓存目录路径用于存储和下载模型文件。,default。AutoModel。通常我们在实际应用中，建议使用自动模型(AutoModel)方式。dict。model_path。：序列模型头，用于encoder-decoder类型的任务，主要处理编码器和解码器共同工作的任务，例如，bool。这一点尤其有用。#xff08文本生成;text-generation）：根据给定的文本生成。 特征提取（feature-extraction）：产生给定文本的张量表示。]。transformers。)。：高度集成的使用方法，NLP任务可以通过几行代码实现。"distilgpt2"或本地模型文件夹的路径。[。指定预训练模型的名称或模型文件路径。cache_dir。具体模型。：因果语言模型头decoder类型的任务，主要是文本生成，生成的每个单词都取决于以前生成的所有单词。 AutomodelHugging Facetransformers库中一个非常实用的类，它属于。classifier。
2.3 AutoModelForCausalLM.from_pretrained参数。 动模型(AutoModel)方式。-。 (。)。bool。model_path。)。,trust_remote_code。:。-。,trust_remote_code。 (。。如果不提供有些功能可能会受到限制。[。 2.0。.。：具体模型在使用时需要明确c;并按特定参数进行调试。)。ForSequenceClassification。tokenizer。 (。resume_download。 具体的模型方法。:。
- 2.1 Model Head（模型头）
- 2.2 代码示例。,bool。.。
AutoModelForCausalLM。(。,AutoModel。通过代理服务器下载模型，代理字典可以提供。具体模型。)。目前，pipeline支持的任务类型包括：
- 情感分析#xff08;sentiment-analysis）：分析给定文本的情感极性。)。:。AutoTokenizer。from_pretrained。,trust_remote_code。baichuan等c;既可使用。(。str。=True。ChatGLM等模型。 import。model_name_or_path。指定模型版本或分支从Huging中使用 Face 特定版本的Hub模型。[。AutoModel。
- ForMultiplechoice。-。pipelinemodel_path。将序列中的每个标记映射到提前定义的标签中。
device_map。它降低了代码的重复性，并且提高了灵活性，开发者可以很容易地切换不同的模型进行实验或应用。例如主题分类，选择自动模型。Model 检查模型结构和Head。 =AutoTokenizer。AutoModelForCausalLM.from_pretrained的常见参数如下a;
机制，其。:。-。 =pipeline。 import。"I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.","I hate this so much!",]。可实现单机多卡计算。AutoModel 支持Model Head（模型头）包括：
- ForCausalLM。]。 (。 =AutoModel。
- ForSeq2SeqLM。分词器与模型一起使用。PretrainedConfig。是否从TensorFlow检查点加载模型？-。)。Pipline。
- 使用。)。机器翻译或文本摘要。允许用户在不知道具体模型细节的情况下，相应的预训练模型根据给定的模型名称或模型类型自动加载。bool。如果提供文本数据可用于快速预处理。可用于多GPU或特定设备上的分配模型，通过设置。
根据自己的需要加载相应的分词器（Tokenizer）和谐模型（Model），灵活性高但是使用起来比较麻烦。)。
- 使用。-。=False。 ="./model/chatglm2-6b"tokenizer。bool。
文章目录。
pipeline。
2.2 代码示例。如果命名实体识别，打标签。是否优化模型加载，.。 (。(。[。是否继续从上次下载中断的地方下载。 (。:。-。)。-。Qwen、proxies。[。local_files_only。
:GPTT自动载入和使用、是否只从本地文件加载模型不要尝试在线下载。Optional。)。一、,Union。PyTorch。提供了。=True。[。(。 (。-。
- 使用。-。=False。 ="./model/chatglm2-6b"tokenizer。bool。
以下是情感分析的代码示例：
from。加载模型头。加载：model。：掩码语言模型头#xff0c;encoder类型的任务，预测文本中主要隐藏和隐藏的单词，比如BERT。=False。transformers。加载，也可使用。：文本分类模型头，将输入序列映射到一个或多个标签上。三、=model_path。:。 from。force_download。是否返回加载模型的详细信息。=True。[。]。下面给出一段加载。low_cpu_mem_usage。,optional。bool。
AutoModel。:。:。-。机器翻译（translation）：将文本翻译成另一种语言。 对于目前常见的大语言模型，例如ChatGLM、(。=False。]。例如，"gpt2"、：标记分类模型头，识别标记的任务。)。如果模型存储在私人仓库中，需要提供访问令牌。
