向model_list 中追加模型怎么写

向 `model_list` 中追加模型可以使用以下代码：

from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "模型名称"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

# 创建新的 pipeline
new_pipeline = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

# 将新的 pipeline 添加到 model_list
model_list.append(new_pipeline)

其中，`model_name` 是你想要加载的模型名称，`model` 和 `tokenizer` 分别是从 `model_name` 加载的模型和分词器。然后，创建一个新的 `pipeline` 对象并将其添加到 `model_list` 中即可。

相关问题

model_prev_2, model_prev_1, model_prev_0 = model_prev_list解析

这行代码是将一个列表 `model_prev_list` 中的前三个元素依次赋值给三个变量 `model_prev_2`, `model_prev_1`, `model_prev_0`。这个列表可能包含更多的元素，但是这里只需要前三个元素。

这行代码可以用解包操作符 `*` 简化为:

model_prev_2, model_prev_1, model_prev_0, *_ = model_prev_list

这个语法中的 `*_` 表示匹配列表中剩余的元素，但是这里我们不需要使用它们，所以使用 `_` 来占位符表示忽略这些元素。

model_list.append(model)这样可以吗 ？

如果你想将一个模型对象直接添加到 `model_list` 中，可以使用 `model_list.append(model)` 的方式。但是需要注意，这样添加的模型对象是没有经过 `pipeline` 包装的，因此在使用时需要手动进行输入编码和输出解码等操作。如果你希望直接使用添加的模型对象生成文本，可以按照以下方式进行：

# 假设 model_list 中已经添加了一个模型对象 model
prompt = "生成文本的起始文本"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

这里使用 `tokenizer` 对输入文本进行编码，然后调用模型对象的 `generate` 方法生成文本，最后使用 `tokenizer` 对输出文本进行解码得到最终的生成文本。