大模型decode only

大模型decode only是指在自然语言处理领域中，使用大型预训练模型进行解码任务。这些大型模型通常是通过在大规模文本数据上进行预训练得到的，具有强大的语言理解和生成能力。

在decode only任务中，模型接收一个输入序列（如一段文本）作为输入，然后生成一个与输入相关的输出序列（如回答问题、生成文本等）。这种解码任务可以应用于各种应用场景，如机器翻译、文本摘要、对话系统等。

大模型decode only的优势在于其能够利用预训练模型所学习到的丰富语言知识和上下文信息，从而生成更加准确、流畅的输出。此外，大模型decode only还可以通过微调等技术进一步提升性能，使其适应特定任务的需求。

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>> %Run first2.py Traceback (most recent call last): File "/home/pi/Desktop/first2.py", line 74, in <module> model.load_state_dict(torch.load(r"/home/pi/Desktop/epoch50.pkl"))#模型位置 File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 592, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 851, in _load result = unpickler.load() File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 843, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 832, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

这个错误是因为你的代码尝试在CUDA设备上加载模型参数，但是检测到没有可用的CUDA设备。如果你在一个只有CPU的机器上运行代码，请使用`torch.load`函数的`map_location`参数将模型参数映射到CPU上。你可以尝试修改代码如下：

model.load_state_dict(torch.load(r"/home/pi/Desktop/epoch50.pkl", map_location=torch.device('cpu')))

这样就能够将模型参数加载到CPU上了。希望对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。