paddlenlp cpu windows 下测试gpt
paddlenlp
安装python3.11版本
conda create -n python311 python=3.11
激活python
conda activate python311
安装paddlepaddle
conda install paddlepaddle==3.0.0b0 -c paddle
pip install paddlenlp==3.0.0b0 -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
windows下提示:
AttributeError: module ‘mmap’ has no attribute ‘MAP_PRIVATE’
解决方法:
E:\Anaconda3\envs\python311\Lib\site-packages\paddlenlp\utils\safetensors.py
修改280行:
self.file_mmap = mmap.mmap(self.file.fileno(), 0, access=mmap.MAP_PRIVATE)
为
self.file_mmap = mmap.mmap(self.file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ)
错误提示:RuntimeError: (NotFound) The kernel with key (CPU, Undefined(AnyLayout), float16) of kernel multiply is not registered. Selected wrong DataType float16. Paddle support following DataTypes: complex64, bool, bfloat16, complex128, float32, int32, float64, int64
原因:
在CPU环境调用时,模型支持dtype为float32或者float64;
在GPU环境(非Ampere架构)调用时,模型支持dtype为float16、float32或者float64;
在GPU环境(Ampere及后续架构)调用时,模型支持dtype为bfloat16、float16、float32或者float64;
测试代码:
import os
from modelscope import snapshot_downloados.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
os.environ["TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS"] = "0"from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_dir = snapshot_download("Qwen/Qwen2-0.5B")tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B",trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B", dtype="float32")
input_features = tokenizer("你好!请自我介绍一下。", return_tensors="pd")
outputs = model.generate(**input_features, max_length=128)
tex=tokenizer.batch_decode(outputs[0])
print(tex)
#['我是一个AI语言模型,我可以回答各种问题,包括但不限于:天气、新闻、历史、文化、科学、教育、娱乐等。请问您有什么需要了解的吗?']
相关文章:
paddlenlp cpu windows 下测试gpt
paddlenlp 安装python3.11版本 conda create -n python311 python3.11 激活python conda activate python311 安装paddlepaddle conda install paddlepaddle3.0.0b0 -c paddle pip install paddlenlp3.0.0b0 -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple windows下…...
uboot的功能
uboot裸机程序,uboot的核心功能是启动内核 uboot启动流程 XIP设备: 1、硬件初始化 2、读flash上面的内核,拷贝进内存 3、启动内核 非XIP设备 1、BROM程序拷贝uboot到RAM 2、执行uboot 3、硬件初始化 4、读flash上面的内核,拷贝进…...
java导出word实现
参考:Poi-tl Documentation...
Flink 提交作业的方式
首先我进行了flink单机部署,个人建议不管是学习还是开发尽量不使用 然后开始了flink自带集群部署,部署在三台服务器上,资源管理由flink集群自己管理,然后为了解决集群的单点故障问题,使用zookeeper监听事件࿰…...
JVM系列 | 垃圾收集算法
JVM系列 | 垃圾收集算法 文章目录 前言如何判断对象已"死"?引用计数法可达性分析算法可达性分析2.0版 | 引用的增强对象的消亡过程回收方法区主要回收目标:回收操作 垃圾收集算法分代收集理论 与 跨代引用假说分代收集理论跨带引用假说 垃圾收…...
深入理解Spring Boot中的事件驱动架构
深入理解Spring Boot中的事件驱动架构 大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿! 1. 引言 事件驱动架构在现代软件开发中越来越受欢迎,它能够提高系统的松耦合性和可扩展性。Sprin…...
Moldflow安装包下载:附网盘地址+详细教程步骤
如大家所了解的,Autodesk Moldflow仿真软件具有注塑成型仿真工具,能够帮助您验证和优化塑料零件、注塑模具和注塑成型流程。目前常用的版本有Moldflow 2019和Moldflow2023。 还没有获取Moldflow软件安装包资源的小伙伴,可以用百度云盘保存或下…...
2024辽宁省数学建模B题【钢铁产品质量优化】思路详解
2024 辽宁省大学数学建模竞赛试题 B 题 钢铁产品质量优化 由于连续退火工序中各阶段的工艺参数之间存在耦合性(加热炉的温度设定会影响后续均热与冷却温度的设定,以及带钢穿行速度),导致难以建立该工序的机理模型,从而…...
C++基础入门(上)
个人主页:C忠实粉丝 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 C忠实粉丝 原创 C基础入门(上) 收录于专栏【C语法基础】 本专栏旨在分享学习C的一点学习笔记,欢迎大家在评论区交流讨论💌 目录 1. C发展历史 2. C版本…...
基于深度学习的情感分析
基于深度学习的情感分析是一种利用深度学习技术从文本数据中提取情感信息,判断文本的情感倾向(如正面、负面或中性)的方法。这项技术在市场营销、客户服务、社交媒体分析、产品评价和政治分析等领域有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍&a…...
mybatis 延迟加载
MyBatis的延迟加载(Lazy Loading)是一种优化技术,用于在需要时才加载关联对象或集合,从而提高性能和效率。以下是对MyBatis延迟加载的详细介绍: 延迟加载的基本概念 延迟加载是指在第一次访问对象的属性时才加载该对象…...
使用QT5.14.2开发族谱管理软件过程记录
目标缘由:出生在农村、学习了电脑技术,总有一个想法就是将老家传承下来的族谱录入电脑中,方便快速查询和长期保存。开始入手时候发现还挺有难度。 难点如下: 过去族谱纸质版书籍是民国时候印刷的、很多字都是繁体字、还有好些字…...
【QT】布局管理器
布局管理器 布局管理器1. 垂直布局2. 水平布局3. 网格布局4. 表单布局5. Spacer 布局管理器 之前使⽤ Qt 在界⾯上创建的控件, 都是通过 “绝对定位” 的⽅式来设定的;也就是每个控件所在的位置, 都需要计算坐标, 最终通过 setGeometry 或者 move ⽅式摆放过去。 …...
兼容问题---ios底部的安全距离css设置
在H5上适配安全区域:采用viewportenvconstant方案。 具体操作如下: 1. 需要将viewport设置为cover,env和constant才能生效。设置代码如下: <meta name"viewport" content"widthdevice-width,initial-scale1.…...
python JSON Lines (JSONL)的保存和读取;jsonl的数据保存和读取,大模型prompt文件保存常用格式
1. JSON Lines (JSONL)文件保存 将一个包含多个字典的列表保存为 JSON Lines (JSONL) 格式的文件,每个字典对应一个 JSONL 文件中的一行。以下是如何实现这一操作的 Python 代码 import json# 定义包含字典的列表 data [{"id": 1, "name": &qu…...
Spring Boot中@Async注解的使用及原理 + 常见问题及解决方案
😄 19年之后由于某些原因断更了三年,23年重新扬帆起航,推出更多优质博文,希望大家多多支持~ 🌷 古之立大事者,不惟有超世之才,亦必有坚忍不拔之志 🎐 个人CSND主页——Mi…...
ubuntu基于cmakelist的Qt工程,如何将图片打包进二进制程序
qt界面使用的图片打包进入二进制可执行程序,可以避免发布的软件,因为路径问题无法加载图片的问题。 以下步骤参考自百度AI. 步骤如下: 1.创建一个新的Qt资源文件(.qrc文件) 2.在*.qrc文件中添加图片路径 qrc文件使用…...
Spring的启动流程refresh方法、配置类解析流程@Component、@Configuration、@Import、@Bean
Spring的启动流程概述: 核心方法: refresh方法,作用就是实例化spring容器中的所有单例。 3步: 生成BeanFactory容器(有beanDefinition类信息和bean对象实例)生成BeanDefinition类信息生成bean对象实例 需…...
运算放大器(2)
(1)反向放大器 Vout(-R2/R1)*Vi 图一运放的同向端接地0V,反向端和同向端虚短,所以也是0V 反向输入端输入电阻很高,虚断,几乎没有电流注入和流出,那么R1和R2相当于是串联的,流过一个…...
智能优化算法之模拟退火算法SA
发展历史和算法思想 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)是一种基于热力学原理的随机优化算法,最早由 S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt 和 M. P. Vecchi 于 1983 年提出。算法的灵感来自于固体物理学中的退火过程:通过加热和缓慢…...
开发 AI 应用时如何利用 Taotoken 实现模型的热切换与降级
🚀 告别海外账号与网络限制!稳定直连全球优质大模型,限时半价接入中。 👉 点击领取海量免费额度 开发 AI 应用时如何利用 Taotoken 实现模型的热切换与降级 在构建面向生产环境的 AI 应用时,服务的稳定性是核心考量之…...
从零开始学大模型Agent:收藏这份反向学习路线,助你避开99%小白踩坑!
本文揭示当前大模型Agent学习路线普遍顺序错误,建议反向学习:先理解底层机制(动手写最小Agent),再掌握LangGraph流程建模(重点StateGraph、条件边、Checkpointer),深入核心模块工程&…...
终极二维码修复指南:免费在线工具QrazyBox完整使用教程
终极二维码修复指南:免费在线工具QrazyBox完整使用教程 【免费下载链接】qrazybox QR Code Analysis and Recovery Toolkit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qr/qrazybox 你是否遇到过重要二维码因为打印模糊、咖啡渍或物理磨损而无法扫描的困扰&a…...
FLUX.1-dev-Controlnet-Union深度解析:多模态控制网络的架构与实战应用
FLUX.1-dev-Controlnet-Union深度解析:多模态控制网络的架构与实战应用 【免费下载链接】FLUX.1-dev-Controlnet-Union 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Union FLUX.1-dev-Controlnet-Union作为FLUX.1-dev生态…...
企业内网应用如何安全合规地接入Taotoken调用外部大模型能力
🚀 告别海外账号与网络限制!稳定直连全球优质大模型,限时半价接入中。 👉 点击领取海量免费额度 企业内网应用如何安全合规地接入Taotoken调用外部大模型能力 在企业级应用开发中,引入外部大模型能力可以显著提升产品…...
5分钟极速上手:bili2text - B站视频转文字终极指南
5分钟极速上手:bili2text - B站视频转文字终极指南 【免费下载链接】bili2text Bilibili视频转文字,一步到位,输入链接即可使用 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bili2text 还在为B站视频内容整理而烦恼吗?想…...
Ccursor安装使用
首先进入官文 https://cursor.com/下载,然后按照步骤进行安装,一般都是直接默认安装(修改软件位置的话可以修改下去,默认是在c盘,可能会后面用的多了造成卡顿),直到安装完成, 点击使…...
模型替换易,工作流锁定难!AI 锁定效应转移,企业决策何去何从?
模型替换易,工作流锁定难模型替换正变得越来越容易,但围绕模型的操作、集成和治理机制却难以更换。近日,普华永道(PwC)宣布为 3 万名员工提供有关 Anthropic 公司 Claude 模型的培训和认证,并围绕该模型为银…...
深入Linux内存管理:从虚拟内存到OOM Killer的完整解析
1. 从物理到虚拟:内存管理的演进与核心挑战干了这么多年系统开发和性能调优,内存问题始终是那个最让人头疼,但又不得不面对的“老朋友”。无论是半夜被报警叫醒处理线上服务的OOM(Out of Memory)崩溃,还是为…...
别再死记硬背了!用这5个HBase Shell实战场景,轻松搞定日常数据操作
HBase Shell实战手册:5个真实场景解锁高效数据操作 在数据爆炸式增长的时代,HBase作为分布式NoSQL数据库的佼佼者,凭借其高吞吐、低延迟的特性,成为处理海量结构化数据的首选方案。然而,许多开发者虽然掌握了基础命令&…...
