使用Qwen3-8B-BitNet需要经过以下步骤：
- environmental preparation：安装Python 3.8+并创建虚拟环境（推荐）
- Dependent Installation：通过pip安装transformers和torch库（GPU用户需安装CUDA版PyTorch）
- Model loading：使用AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer从Hugging Face加载模型
典型的使用代码示例：
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")
生成文本时，可通过apply_chat_template方法设置enable_thinking参数来切换思考模式。
This answer comes from the articleQwen3-8B-BitNet: an open source language model for efficient compressionThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何安装和使用Qwen3-8B-BitNet进行文本生成？
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