huggingface模型cpu

Hugging Face是一个知名的人工智能库，其中包含了预训练的语言模型，如BERT、GPT等。提到CPU支持Hugging Face模型，通常是指你可以使用CPU来运行Hugging Face的Transformers库中的模型，特别是在GPU资源有限的情况下。

在CPU上运行这些大型模型可能会比较慢，因为它们计算密集度高，不适合并行处理。然而，通过TensorFlow或PyTorch这样的库提供的CPU版本或者优化过的推理路径（例如`tf.config.run_functions_eagerly(True)`），可以降低内存消耗，并在没有GPU的情况下进行基本的文本生成、情感分析等任务。

要利用Hugging Face模型在CPU上运行，你需要先下载适合CPU的模型权重（`.pt`或`.bin`文件），然后在代码中设置适当的硬件设备，比如：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 加载模型和分词器
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', device='cpu')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 使用CPU进行预测
inputs = tokenizer("This is a test.", return_tensors="pt", device="cpu")
outputs = model(**inputs)