llamafactory推理

LLaMA-Factory 推理使用指南
对于希望利用LLaMA-Factory进行推理的开发者而言，理解其基本工作流程至关重要。安装完成后，通过加载预训练模型并提供输入数据来启动推理过程[^1]。
加载预训练模型
为了执行推理任务，需先下载官方支持的一个或多个版本的权重文件，并将其放置于指定目录下。之后，在Python环境中导入必要的库函数：
from llama_factory import Model, Tokenizer
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创建Model实例时传入路径参数指向本地存储的模型权重位置；同样地初始化Tokenizer用于处理文本编码解码操作。
执行推理任务
准备好上述组件后即可构建完整的推理管道。下面是一个简单的例子展示如何完成这一目标:
model_path = "./path/to/model_weights"
tokenizer = Tokenizer()
model = Model(model_path)

input_text = "你好世界!"
inputs = tokenizer.encode(input_text).unsqueeze(0) # 增加批次维度
outputs = model.generate(inputs)
generated_text = tokenizer.decode(outputs.squeeze().tolist())
print(generated_text)
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此段代码实现了从给定提示(input_text)到生成响应(generated_text)的过程转换。
故障排除技巧
当遇到运行错误或其他异常情况时，可以尝试以下几种方法来进行排查和修复：

环境配置问题：确认已按照文档说明正确设置了依赖项以及环境变量。

资源不足报错：如果出现内存溢出等问题，则考虑减少批量大小(batch size)，降低GPU显存占用率，或者优化程序逻辑以提高效率。

API调用失败：仔细检查接口参数设置是否合理合法，确保遵循最新版SDK手册中的指导原则。

网络连接不稳定：如果是远程服务器部署方案的话，请测试连通性和延迟状况，必要时切换至更稳定的线路服务提供商。