《无双深渊》评测:无双拼好饭

时间:2025-03-05 04:47:45 来源:析疑匡谬网 作者:台中县

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2.图片内容了解此外在该示例中,深渊咱们也对模型的推理使命进行封装,经过导入OvGLMv目标变能够可快速布置图画了解使命。开发者能够使用英特尔OpenVINO东西套件充沛激活这些AI处理单元,评测拼好更高效地布置深度学习模型,评测拼好其间GLM-Edge便是一个十分合适运转在AIPC上的端侧模型系列。

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fromoptimum.intel.openvinoimportOVModelForCausalLMfromtransformersimportAutoConfig,AutoTokenizerov_model=OVModelForCausalLM.from_pretrained(llm_model_path,device=GPU,config=AutoConfig.from_pretrained(llm_model_path,trust_remote_code=True),trust_remote_code=True,)tokenzier=AutoTokenizer.from_pretrained(llm_model_path,trust_remote_code=True)input_tokens=tokenzier(prompt,return_tensors=pt,**tokenizer_kwargs)answer=ov_model.generate(**input_tokens,max_new_tokens=1024)tokenzier.batch_decode(answer,skip_special_tokens=True)[0]在这个示例中,无双无双开发者能够经过运转chat.py脚原本构建一个简答的谈天机器人,无双无双并支撑流式输出。环境装置与装备以下为示例环境的快速布置方法,深渊具体进程能够参阅示例库房中的README文档。其间咱们能够依托CPU来运转较小的作业负载并完结低推迟,评测拼好而GPU则十分合适需求并行吞吐量的大型作业负载,评测拼好例如大预言模型推理使命,NPU能够以低功耗处理继续运转AI作业负载,进步功率。

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无双无双运用方法如下:python3glm-edge-chat/chat.py--model_path{your_path}/glm-edge-1.5b-chat-ov--max_sequence_length4096--deviceGPU其间:`--model_path`-OpenVINOIR模型地点目录的途径。英特尔AIPC能够协助用户使用人工智能技术进步作业功率、深渊构思、游戏、娱乐和安全等功能。

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(责任编辑:那曲地区)

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