Die folgenden Schritte sind erforderlich, um Qwen3-8B-BitNet zu verwenden:
- Vorbereitung der UmweltPython 3.8+ installieren und eine virtuelle Umgebung erstellen (empfohlen)
- Abhängige InstallationInstallieren Sie die Transformers und Torch-Bibliotheken über pip (GPU-Benutzer müssen PyTorch für CUDA installieren).
- ModellbeladungLaden von Modellen aus Hugging Face mit AutoModelForCausalLM und AutoTokenizer
Typisches Beispiel für einen Verwendungscode:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "codys12/Qwen3-8B-BitNet"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name,
torch_dtype="auto",
device_map="auto")
Bei der Texterstellung können Sie den Denkmodus umschalten, indem Sie den Parameter enable_thinking mit der Methode apply_chat_template setzen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-8B-BitNet: ein quelloffenes Sprachmodell für effiziente KompressionDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie installiert und verwendet man Qwen3-8B-BitNet zur Texterstellung?
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