【源码】基于Python和MindSpore框架的PanguAlpha模型部署

项目简介

本项目致力于将预训练的PanguAlpha模型转换为不同格式（如ONNX、Numpy等），并实现分布式训练后的模型合并、模型推理与文本生成。借助Python和MindSpore框架，项目提供了模型转换、加载、文本生成等功能，为分布式深度学习模型的部署和推理提供便利。

项目的主要特性和功能

1. 模型转换：可将MindSpore模型检查点转换为Numpy格式，也能把Numpy模型转换为PyTorch模型。
2. 模型加载：支持从Numpy检查点加载模型参数，合并分布式训练后的模型以恢复完整模型。
3. 模型推理：通过ONNX模型进行推理，并具备文本生成功能。
4. 分布式训练后模型合并：可将分布式训练后的模型合并为完整模型。
5. 文本生成：基于模型生成文本序列，提供控制文本多样性和随机性的参数。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 环境准备：确保安装了Python、MindSpore、PyTorch等必要的库和框架。 2. 模型转换：使用ms_2_numpy.py和numpy_2_pt.py脚本进行模型转换。 3. 模型加载和合并：使用merge_pytorch_model.py和split_pytorch_model.py脚本进行模型的加载和合并。 4. 模型推理和文本生成：使用infer.py和test.py脚本进行模型的推理和文本生成。

注意事项

1. 在进行模型转换和推理前，确保已正确安装和配置了所有依赖库。
2. 根据实际需求调整模型转换和推理的参数。
3. 文本生成功能依赖于分词器（如jieba）和模型的状态（如过去状态），确保这些信息的正确加载和处理。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】