autodl运行完下载

### 完成模型下载后的操作指南 #### 一、验证下载完整性确保所下载的模型文件完整无误至关重要。可以通过校验哈希值或使用`md5sum`命令对比官方提供的校验码来确认文件未损坏。对于Linux环境下的校验，可以采用如下方式： ```bash md5sum /root/autodl-tmp/Qwen-VL-Chat/model.bin ``` #### 二、加载预训练模型与分词器一旦确认模型已成功下载至指定路径，则可利用相应框架API加载该模型及其配套组件准备后续应用开发工作。基于transformers库加载模型实例展示如下[^2]: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("/root/autodl-tmp/Qwen-VL-Chat") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/root/autodl-tmp/Qwen-VL-Chat", trust_remote_code=True) ``` #### 三、配置运行环境变量为了使某些特定功能正常运作（比如上述提到的量化支持），可能需要设置一些额外的环境参数以激活这些特性。例如，在启用Hugging Face镜像服务前需先设定对应的访问端点地址： ```python import os os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com" ``` #### 四、集成DeepSpeed优化选项当面对超大型神经网络架构时，借助于诸如DeepSpeed这样的高性能计算工具包能够显著提升效率降低资源消耗。下面给出了一种简单的方法用于初始化带有DeepSpeed特性的PyTorch Trainer对象[^3]: ```python from transformers import TrainingArguments, Trainer training_args = TrainingArguments( output_dir="./results", per_device_train_batch_size=1, deepspeed="ds_config.json" # 配置deep speed json 文件位置 ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, tokenizer=tokenizer, ) ```

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