在本地使用CPU运行Llama 2模型来实现文档Q&A
2024.01.07 22:50浏览量:3简介:本文将指导你如何使用CPU在本地运行Llama 2模型来实现文档问答(Document-based Q&A)功能。我们将从环境准备、模型加载、问题预处理和模型推理等步骤详细说明,旨在帮助你轻松地将这一强大的人工智能技术应用于你的项目。
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在开始之前,请确保你的本地环境已经安装了Python和必要的库,如TensorFlow和Keras。你可以通过以下命令来检查这些库是否已经安装:
!pip install tensorflow
!pip install keras
如果你还没有安装这些库,请按照上述命令进行安装。
接下来,我们需要从互联网上下载Llama 2模型。你可以访问Llama的官方GitHub仓库,下载最新版本的模型。解压下载的压缩文件,你会得到一个名为llama_2.h5
的文件。这个文件就是我们要使用的模型。
模型准备好后,我们需要编写代码来加载模型并处理输入数据。以下是一个简单的示例代码:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# 加载Llama 2模型
model = load_model('llama_2.h5')
# 定义最大输入序列长度和类别标签
MAX_SEQUENCE_LENGTH = 1000
LABELS = ['answer']
# 定义用于处理问题的函数
def preprocess_question(question):
# 将问题转换为小写并去除标点符号
question = question.lower().translate(str.maketrans('', '', '!@#$%^&*()-=_+[]{};:"\|,.<>/?`~'))
return question
# 定义用于处理文档的函数
def preprocess_document(document):
# 将文档中的词语转换为小写并去除标点符号
document = document.lower().translate(str.maketrans('', '', '!@#$%^&*()-=_+[]{};:"\|,.<>/?`~'))
# 将文档切分为单词列表
words = document.split()
# 将单词列表转换为整数序列并填充至最大长度
document_sequence = pad_sequences([words], maxlen=MAX_SEQUENCE_LENGTH)
return document_sequence
上述代码中,我们首先加载了Llama 2模型,并定义了最大输入序列长度和类别标签。然后,我们定义了两个函数preprocess_question
和preprocess_document
,用于预处理问题和文档数据。在preprocess_question
函数中,我们将问题转换为小写并去除标点符号;在preprocess_document
函数中,我们将文档中的词语转换为小写并去除标点符号,然后将文档切分为单词列表,最后将单词列表转换为整数序列并填充至最大长度。
接下来,我们可以编写代码来进行模型推理。以下是一个简单的示例代码:
def answer_question(question, document):
# 预处理问题和文档数据
processed_question = preprocess_question(question)
processed_document = preprocess_document(document)
# 将问题和文档数据转换为张量输入到模型中进行推理
input_tensor = tf.convert_to_tensor([processed_question])
output = model(input_tensor)
# 获取推理结果中的答案概率最大的类别标签作为答案返回
answer = tf.math.argmax(output, axis=-1).numpy()[0]
return LABELS[answer]

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