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Wie kann man das 7B-Parameter-Modell von EduChat lokal einsetzen?

2025-08-21 268

Der gesamte Prozess der Einführung des 7B-Modells besteht aus drei wichtigen Schritten:

  1. Umgebung KonfigurationPython 3.8+ Umgebung, PyTorch und Transformers Bibliotheken werden benötigt (pip install torch transformers), wird empfohlen, GPUs zu verwenden, die FP16-Präzision unterstützen, wie z. B. NVIDIA A100/A800, und mindestens 15 GB Videospeicher sicherzustellen
  2. Erwerb von Modellen::
    • Klonen von GitHub-Repositories:git clone https://github.com/ECNU-ICALK/EduChat.git
    • Laden Sie die Modelldatei von Hugging Face herunter:huggingface-cli download ecnu-icalk/educhat-sft-002-7b
  3. ModellbeladungInitialisieren Sie das Dialogsystem mit folgendem Python-Code:
    from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
    tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('ecnu-icalk/educhat-sft-002-7b')
    model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('ecnu-icalk/educhat-sft-002-7b', torch_dtype=torch.float16).half().cuda()

Nach der Bereitstellung können Sie zwischen verschiedenen Dialogmodi wechseln, indem Sie den Themenschalter (Psychologie/Sokrates/Allgemeines) in system_prompt ändern. Beachten Sie, dass Sie die Stapelgröße entsprechend der Speicherbedingungen anpassen müssen, um einen Speicherüberlauf zu vermeiden.

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