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open-calm-large（パラメータ数 830M=8.3億）を使う場合
サンプルコード
max_new_tokens の値が小さすぎると、生成される文章が途中で途切れることがあります。
| Code Block |
|---|
import sys
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
modelpath = "cyberagent/open-calm-large"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelpath, device_map="auto", offload_folder="offload", torch_dtype=torch.float32)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelpath)
text = "AIの普及によって私たちの仕事は、"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
tokens = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=64,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
repetition_penalty=1.05,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
)
output = tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True)
print(output) |
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仮想マシンの利用が難しい場合は、ホストに直接「Jupyter Lab」環境を構築することが必要になります。
サンプルコードの実行
max_new_tokens の値が小さすぎると、生成される文章が途中で途切れることがあります。
| Code Block |
|---|
import sys
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
modelpath = "cyberagent/open-calm-1b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(modelpath, device_map="auto", offload_folder="offload", torch_dtype=torch.float32)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelpath)
text = "AIの普及によって私たちの仕事は、"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
tokens = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=64,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_p=0.9,
repetition_penalty=1.05,
pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
)
output = tokenizer.decode(tokens[0], skip_special_tokens=True)
print(output) |
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