部署7B模型的完整流程包含三个关键步骤：
- 环境配置：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：
- 克隆GitHub仓库：
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
- 克隆GitHub仓库：
- 模型加载：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。
本答案来源于文章《EduChat：开源教育对话模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何在本地部署EduChat的7B参数模型？
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