Qwen3-8B-BitNetを使用するには、以下の手順が必要です：
- 環境準備Python 3.8+をインストールし、仮想環境を作成する（推奨）
- 依存するインストールトランスフォーマーとtorchライブラリをpip経由でインストールする（GPUユーザーはPyTorch for CUDAをインストールする必要があります）。
- モデルローディングAutoModelForCausalLMとAutoTokenizerを使用したHugging Faceからのモデルのロード
典型的な使用例：
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")
テキストを生成する際、apply_chat_templateメソッドでenable_thinkingパラメータを設定することで、思考モードを切り替えることができます。
この答えは記事から得たものである。Qwen3-8B-BitNet：効率的な圧縮のためのオープンソース言語モデルについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " テキスト生成のためのQwen3-8B-BitNetのインストールと使用方法は？
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