部署7B模型的完整流程包含三个关键步骤：
- Environment Configuration：需准备Python 3.8+环境，安装PyTorch和transformers库（
pip install torch transformers），建议使用NVIDIA A100/A800等支持FP16精度的GPU，确保至少15GB显存 - 模型获取::
- Cloning GitHub repositories:
git clone https://github.com/ECNU-ICALK/EduChat.git - 从Hugging Face下载模型文件：
huggingface-cli download ecnu-icalk/educhat-sft-002-7b
- Cloning GitHub repositories:
- Model loading：使用以下Python代码初始化对话系统：
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()
部署完成后，可通过修改system_prompt中的主题开关（Psychology/Socrates/General）切换不同对话模式。注意实际运行时需根据显存情况调整batch size，避免内存溢出。
This answer comes from the articleEduChat: Open Source Education Dialogue ModelThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to deploy EduChat's 7B parameter model locally?
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil