Bonsaiモデルのデプロイは、環境準備とランタイム呼び出しの2つのフェーズに分けられる：
環境ビル
- Python 3.8+の環境検証：ターミナル実行
python --version - コアの依存関係をインストールします：
pip install transformers torch datasets - GPUアクセラレーション推奨：via
torch.cuda.is_available()CUDAサポートの検出
モデルコール
Huggingface Transformersライブラリによる3段階操作：
- ローディング・コンポーネント::
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepgrove/Bonsai")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepgrove/Bonsai") - テキスト生成設定
max_length歌で応えるtemperatureパラメトリック制御出力 - 結果のデコードの使用
tokenizer.decode()テンソルを読みやすいテキストに変換する
注：最初の実行では、Huggingfaceから約600MBのモデルファイルが自動的にダウンロードされます。
この答えは記事から得たものである。Bonsai: エッジデバイスでの操作に適した3値重み付き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 " Bonsaiモデルを自分のデバイスで実行するにはどうすればよいですか？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil