Ubuntu系统上搭建环境

1. 安装必要的软件

首先，确保你的Ubuntu系统已经安装了Python和pip。你可以通过以下命令安装或更新这些工具：

sudo apt update

sudo apt install python3 python3-pip

2. 安装PyTorch和Transformers库

Qwen模型是基于Transformers框架的，你需要安装PyTorch以及transformers库来加载和运行模型。

pip install torch torchvision torchaudio

pip install transformers

3. 准备你的模型文件

确保你的微调后的Qwen 2.5 3B模型文件（通常是.bin和.json文件）已经准备好，并且你知道这些文件的位置。

4. 加载模型并进行推理

你可以使用以下Python脚本来加载你的模型并进行推理：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

import torch

# 设置设备，使用GPU（如果可用）

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

# 加载tokenizer和模型

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('/path/to/your/model')

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/path/to/your/model').to(device)

# 使用模型进行推理

input_text = "你的输入文本"

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device)

outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)

generated_text = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

5. 优化性能（可选）

如果模型很大，或者你想进一步提高推理速度，可以考虑使用量化技术（例如，使用bitsandbytes库进行4-bit量化）：

pip install bitsandbytes

然后在加载模型时使用：

from transformers import BitsAndBytesConfig

bnb_config = BitsAndBytesConfig(load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type='fp4')

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('/path/to/your/model', quantization_config=bnb_config).to(device)

6. 测试和验证

确保在测试数据上对你的模型进行验证，以确认其性能符合预期。这可以通过在验证集上运行推理并计算指标（如准确率、困惑度等）来完成。

7. 部署（可选）

如果你打算将模型部署到生产环境，可以考虑使用Flask或FastAPI等框架来构建一个API，以便外部系统可以调用你的模型进行推理。

以上步骤应该可以帮助你在Ubuntu系统上搭建环境并运行你微调的Qwen 2.5 3B模型。如果有任何具体问题或需要进一步的帮助，随时提问！