huggingface加载本地模型

Huggingface是一个开源的自然语言处理（NLP）库，它提供了加载和使用本地模型的功能。下面是加载本地模型的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了huggingface库。你可以使用以下命令来安装：

   pip install transformers

2. 在你的代码中，导入`AutoModel`和`AutoTokenizer`类：

   from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

3. 使用`AutoTokenizer`类加载模型的tokenizer。tokenizer用于将输入文本转换为模型可以理解的输入格式。你可以使用以下代码加载tokenizer：

   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('模型名称或路径')

4. 使用`AutoModel`类加载模型。模型可以是预训练模型，也可以是你自己训练的模型。你可以使用以下代码加载模型：

   model = AutoModel.from_pretrained('模型名称或路径')

5. 现在，你可以使用加载的tokenizer和model进行文本处理和推理了。例如，你可以使用tokenizer对输入文本进行编码，并将编码后的文本输入到model中进行预测。

以上就是使用huggingface加载本地模型的简要介绍。

相关问题

huggingface加载本地模型?

huggingface加载本地模型有多种方法，下面是其中的两种方法：

1. 使用AutoModel和AutoTokenizer加载本地模型[^1]：

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer

model_path = "/path/to/your/model"  # 模型路径
tokenizer_path = "/path/to/your/tokenizer"  # 分词器路径

model = AutoModel.from_pretrained(model_path)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path)

2. 使用HuggingFacePipeline调用本地模型：

from transformers import pipeline

model_path = "/path/to/your/model"  # 模型路径

nlp = pipeline("text-generation", model=model_path)

这些方法可以根据你的需求选择适合的方式来加载本地模型。

huggingface加载本地模型代码

以下是使用HuggingFace加载本地模型的代码示例[^1]：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 定义模型路径
model_path = "/dataset_disk1/chatglm3-6b"

# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    load_in_4bit=True,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map='auto'
)

# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

# 输入文本
input_text = "你好，这是一个测试句子。"

# 分词
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# 生成文本
output = model.generate(input_ids)

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 打印生成的文本
print(generated_text)

这段代码首先定义了模型路径`model_path`，然后使用`AutoModelForCausalLM.from_pretrained()`函数加载模型。接下来，使用`AutoTokenizer.from_pretrained()`函数加载分词器。然后，将输入文本进行分词，并将分词后的结果转换为模型输入的张量。最后，使用`model.generate()`函数生成文本，并使用分词器的`decode()`函数解码生成的文本。最终，打印生成的文本。