LLM InternLM-Chat-7B书生模型、Baichuan-13B-Chat百川模型简单使用

**LLM Intern: 使用 LLMS Chat7B 和 Baichuan13B Chat 模型**

在本文中，我们将介绍如何使用 LLMS Chat7B 和 Baichuan13B Chat 模型进行简单的对话。这些模型是由 Llama Intern 提供的，支持多种语言和任务。

### LLMS Chat7B 模型LLMS Chat7B 是一个基于 transformer 架构的预训练语言模型，具有7亿参数。它可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

#### 使用 LLMS Chat7B 模型要使用 LLMS Chat7B 模型，我们需要首先安装必要的库：

pip install transformers

然后，我们可以使用以下代码来初始化模型：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizermodel_name = "llms/chat-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

#### 示例代码以下是使用 LLMS Chat7B 模型进行简单对话的示例代码：

def chat_with_llms():
 user_input = input("你好！我是LLMS Chat7B。请问您有什么问题吗？")
 # 将用户输入转换为模型所需的格式 inputs = tokenizer.encode_plus(user_input, add_special_tokens=True, max_length=512, return_attention_mask=True, return_tensors='pt')
 # 进行预测 outputs = model.generate(inputs['input_ids'], num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2, min_length=1, max_length=512)
 # 将输出转换为文本 chat_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 print("LLMS Chat7B：", chat_output)

chat_with_llms()

### Baichuan13B Chat 模型Baichuan13B Chat 是一个基于 transformer 架构的预训练语言模型，具有13亿参数。它可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。

#### 使用 Baichuan13B Chat 模型要使用 Baichuan13B Chat 模型，我们需要首先安装必要的库：

pip install transformers

然后，我们可以使用以下代码来初始化模型：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizermodel_name = "baichuan/chat-13b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name)

#### 示例代码以下是使用 Baichuan13B Chat 模型进行简单对话的示例代码：

def chat_with_baichuan():
 user_input = input("你好！我是Baichuan Chat13B。请问您有什么问题吗？")
 # 将用户输入转换为模型所需的格式 inputs = tokenizer.encode_plus(user_input, add_special_tokens=True, max_length=512, return_attention_mask=True, return_tensors='pt')
 # 进行预测 outputs = model.generate(inputs['input_ids'], num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2, min_length=1, max_length=512)
 # 将输出转换为文本 chat_output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 print("Baichuan Chat13B：", chat_output)

chat_with_baichuan()

### 总结在本文中，我们介绍了如何使用 LLMS Chat7B 和 Baichuan13B Chat 模型进行简单的对话。这些模型可以用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析和机器翻译。我们提供了示例代码，展示了如何使用这些模型进行预测和输出结果。