Ubuntu系统上使用Conda环境

要在Ubuntu系统上使用Conda环境来运行自己微调的Qwen 2.5 3B模型，你可以遵循以下步骤。这里假设你已经有了微调好的模型文件（例如，一个PyTorch模型）。

步骤 1：安装Miniconda

首先，确保你的Ubuntu系统上安装了Miniconda。你可以从Miniconda官网下载并安装它。

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按照提示完成安装，并初始化conda：

source ~/.bashrc

步骤 2：创建Conda环境

创建一个新的conda环境，并安装必要的库。例如，你需要安装PyTorch、transformers等库。

conda create -n qwen-env python=3.8

conda activate qwen-env

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

pip install transformers

步骤 3：安装Qwen相关依赖

如果Qwen模型有特定的依赖，你可能需要安装这些依赖。例如，如果模型是用特定的版本训练的，可能需要确保这些版本的一致性。例如：

pip install datasets evaluate rouge_score

步骤 4：下载并加载你的微调模型

假设你的模型文件是.pth或.bin格式，你可以使用PyTorch来加载它。例如：

import torch

from transformers import QwenForCausalLM, QwenTokenizer

# 加载模型和分词器

model = QwenForCausalLM.from_pretrained('path_to_your_model') # 替换为你的模型路径

tokenizer = QwenTokenizer.from_pretrained('path_to_your_tokenizer') # 替换为你的分词器路径

# 加载模型权重（如果需要）

model.load_state_dict(torch.load('path_to_your_model_weights.pth'))

model.eval()

步骤 5：运行模型进行推理或继续训练

你可以使用以下代码进行简单的文本生成测试：

inputs = tokenizer("Hello, how are you?", return_tensors="pt")

with torch.no_grad():

outputs = model.generate(**inputs, max_length=50)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

步骤 6：保存和分享你的环境（可选）

如果你希望与他人分享你的环境配置，可以使用conda env export命令导出环境配置：

conda env export > environment.yml

这样其他人就可以通过conda env create -f environment.yml来创建相同的环境。

以上就是在Ubuntu上使用Conda环境来运行自己微调的Qwen 2.5 3B模型的基本步骤。确保你的模型和分词器路径正确无误，并检查是否有任何特定于模型的配置需要调整。