当前位置: 首页 > news >正文

Transformer模型设置评价模式:Dropout 停止随机丢弃神经元,从而保证每次输入得到的输出是确定的

Transformer模型设置评价模式

AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map=“auto”, trust_remote_code=True).eval()

第一行代码

model_name = "/home/ZJQ/.cache/modelscope/hub/models/Qwen/Qwen2___5-7B-Instruct"
  • 功能:这行代码定义了一个字符串变量 model_name,其值为本地文件系统中预训练模型的存储路径。从路径来看,这里存储的是 Qwen2 5 - 7B Instruct 模型,该模型很可能是从 modelscope 这个模型仓库下载并缓存到本地的。
  • 作用:后续代码会利用这个路径来加载模型和对应的分词器。
http://www.dtcms.com/a/127698.html

相关文章:

  • AI代理是大模型实现可扩展智能自动化的关键
  • Flutter:图片在弹窗外部的UI布局
  • Java学习手册:Java集合框架详解
  • 基于 Maven 构建的 Thingsboard 3.8.1 项目结构
  • 【漫话机器学习系列】197.外核(Out of Core)
  • 【笔记ing】AI大模型-02开发环境搭建
  • matplotlib数据展示
  • spring cloud微服务断路器详解及主流断路器框架对比
  • 论文精度:YOLOMG:基于视觉的无人机间检测算法——外观与像素级运动融合详解
  • 215. 数组中的第K个最大元素
  • ChatRex: Taming Multimodal LLM for Joint Perception and Understanding 论文理解和翻译
  • 智能车摄像头开源—9 动态权、模糊PID、速度决策、路径优化
  • 优先级队列(1)——处理数据流的中位数
  • Introducing Machine Learning with SAP Leonardo
  • StringBuffer类基本使用
  • MySQL 中查询 VARCHAR 类型 JSON 数据的
  • Mysql 分库分表
  • Mybatis快速入门
  • 使用ZSH美化Windows系统Git Bash
  • NHANES指标推荐:NHHR
  • C语言数据结构:树的实现、前序、中序、后序遍历
  • 运用instanceof判断Animal a是否为Dog类和是否为cat类
  • PQ1-6弯曲疲劳试验机
  • Python创意:AI图像生成
  • [特殊字符] 第十四讲 | 空间异质性检验与地统计局部指标(LISA)应用
  • 《AI大模型应知应会100篇》第13篇:大模型评测标准:如何判断一个模型的优劣
  • KWDB创作者计划—KWDB场景化创新实践:多模态数据融合与边缘智能的突破性应用
  • opensuse安装需要手动添加仓库的软件包
  • TripoSG:高保真单张图像到3D生成模型——15亿参数的革新性突破
  • 学点概率论,打破认识误区