RWKV/rwkv-5-world-3b的详细解读
https://huggingface.co/RWKV/rwkv-5-world-3b 该模型名为 RWKV/rwkv-5-world-3b，是一种用于文本生成的模型，使用Transformers库和PyTorch框架进行开发。
🔍 模型的主要信息：
- 模型类型：用于文本生成的 Transformer 模型
- 语言库：PyTorch
- 标签：rwkv5
⚙️ 模型的使用：
该模型可以通过Hugging Face的Transformers库进行调用。页面提供了在CPU和GPU上运行模型的代码示例。代码分为几个部分：
- 首先，从Hugging Face模型库导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
- 然后，使用模型和tokenizer的预训练版本来实例化模型和tokenizer。
- 接着，定义一个文本提示，然后使用tokenizer处理这个提示，将其转换为模型可以理解的格式。
- 最后，使用模型生成一段新的文本，并将结果解码为可读的文本。
🖥️ 代码示例：
在CPU上运行的代码：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True)
text = "\nIn a shocking finding, scientist discovered a herd of dragons living in a remote, previously unexplored valley, in Tibet. Even more surprising to the researchers was the fact that the dragons spoke perfect Chinese."
prompt = f'Question: {text.strip()}\n\nAnswer:'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True))
在GPU上运行的代码：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True).to(0)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True)
text = "请介绍北京的旅游景点"
prompt = f'Question: {text.strip()}\n\nAnswer:'
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(0)
output = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=1.0, top_p=0.1, top_k=0, )
print(tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True))
📊 模型的统计数据：
🚀 推理API：
此模型支持Hugging Face的推理API，可以进行文本生成。