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from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "moonshotai/Kimi-Dev-72B" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto" ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) prompt = "Give me a short introduction to large language model." messages = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": prompt} ] text = tokenizer.apply_chat_template( messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True ) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) generated_ids = model.generate( **model_inputs, max_new_tokens=512 ) generated_ids = [ output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids) ] response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]是关于巩义外围、广德外围、华蓥外围、平凉外围模特、宿州外围女模特、朝阳外围女模特、衡水外围女模特、宣威外围、昌邑外围模特的探讨。
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