from transformers import AutoTokenizer, AutoModel失败

请问您遇到了什么错误信息？可能需要检查您的环境是否已经正确安装了 Transformers 库，并且您的模型名称是否正确。另外，建议您先尝试使用 pip install transformers 命令安装最新版本 Transformers 库。如果问题仍然存在，可以提供更多的错误信息帮助我们解决问题。

相关问题

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel报错DLL load failed while importing _sentencepiece

这个错误通常是由于缺少 sentencepiece 库或版本不兼容导致的。您可以尝试使用 pip install sentencepiece 命令安装最新版本的 sentencepiece 库，如果已经安装了，可以尝试更新它。如果问题仍然存在，可以考虑卸载并重新安装 sentencepiece 库。如果您使用的是 Windows 操作系统，还可以尝试从 sentencepiece 的 GitHub 页面下载预编译版本进行安装。如果还有问题，请提供更多的细节信息，以便我们更好地帮助您解决问题。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch import os # 设置代理环境变量 os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890" # 选择一个预训练模型和对应的tokenizer model_name = "THUDM/chatglm2-6b-int4" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) if tokenizer is None or model is None: raise ValueError("Failed to load tokenizer or model.") # 设置模型运行的设备 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) while True: input_text = input("请输入您的问题：") answer = model.generate(tokenizer, input_text) print(f"答案是：{answer}")

感谢提供代码，现在我可以更好地理解问题了。

在你的代码中，你对预训练模型使用了 `model.generate()` 方法，这是正确的方法来生成对话回复。但是，在调用 `model.generate()` 时，你传递了 `tokenizer` 作为参数，这是不正确的。

`model.generate()` 方法接受一个输入序列的张量作为参数，而不是一个 tokenizer 对象。所以你需要先将输入文本编码为张量，然后再将其传递给 `model.generate()` 方法。

以下是修正后的代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import os

# 设置代理环境变量
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://127.0.0.1:7890"

# 选择一个预训练模型和对应的tokenizer
model_name = "THUDM/chatglm2-6b-int4"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
if tokenizer is None or model is None:
    raise ValueError("Failed to load tokenizer or model.")

# 设置模型运行的设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

while True:
    input_text = input("请输入您的问题：")
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(device)
    outputs = model.generate(input_ids)
    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    print(f"答案是：{generated_text}")

在修正后的代码中，我们首先使用 `tokenizer.encode()` 将输入文本编码为张量，然后使用 `model.generate()` 生成对话回复的张量。最后，我们使用 `tokenizer.decode()` 将生成的张量解码为可读文本。

请注意，`AutoModel` 类被替换为 `AutoModelForCausalLM` 类，因为 chatglm2-6b-int4 模型被定义为一个语言模型（Language Model）。