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安装一些大模型微调相关的库

news 2025/6/9 8:56:53

安装微调所需要的库

!pip install -U huggingface_hub modelscope “transformers>=4.37.0” streamlit1.24.0 sentencepiece0.1.99 accelerate0.27.2 transformers_stream_generator0.0.4 datasets2.18.0 peft0.10.0

这个命令主要用于安装深度学习和自然语言处理（NLP）相关的库，特别适用于微调（fine-tuning）和部署机器学习模型。下面是详细解释：

命令解释

!pip install -U huggingface_hub modelscope "transformers>=4.37.0" streamlit==1.24.0 sentencepiece==0.1.99 accelerate==0.27.2 transformers_stream_generator==0.0.4 datasets==2.18.0 peft==0.10.0

!pip install：
- ! 表示在 Jupyter Notebook 或 Jupyter Lab 等环境中运行 shell 命令。
- pip install 是 pip 包管理器的安装命令，用于安装 Python 库。
-U：
- -U 或 --upgrade 选项表示升级已安装的包到最新版本。如果包已经安装，但不是最新版本，则会被升级。
库及其版本号：
- huggingface_hub：Hugging Face 的 Hub 库，用于与 Hugging Face 的模型仓库进行交互。
- modelscope：ModelScope 是一个模型即服务平台，可以托管和管理机器学习模型。
- transformers>=4.37.0：Transformers 库的一个版本要求，表示安装版本至少为 4.37.0 或更高。
- streamlit==1.24.0：Streamlit 库的一个具体版本，用于快速构建 Web 应用程序。
- sentencepiece==0.1.99：SentencePiece 库的一个具体版本，用于处理文本数据，特别是在处理未分割的纯字符序列时很有用。
- accelerate==0.27.2：Accelerate 库的一个具体版本，用于简化多 GPU 训练和优化模型训练过程。
- transformers_stream_generator==0.0.4：一个用于生成文本流的库，可以帮助实现模型的实时生成功能。
- datasets==2.18.0：Datasets 库的一个具体版本，用于处理和加载各种数据集。
- peft==0.10.0：PEFT参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）库的一个具体版本，用于实现提示编码微调技术。

安装库的目的

Hugging Face Hub：用于从 Hugging Face 的模型仓库下载和上传模型。
ModelScope：用于管理和部署模型。
Transformers：提供预训练模型和工具，支持微调和部署 NLP 模型。
Streamlit：用于快速搭建 Web 应用，展示模型的功能。
SentencePiece：用于处理文本数据，尤其是在使用预训练模型时。
Accelerate：优化模型训练过程，特别是在多 GPU 环境中。
Transformers Stream Generator：实现实时文本生成功能。
Datasets：处理和加载数据集，便于训练和评估模型。
PEFT：参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning），提高模型的泛化能力和效率。

示例代码

如果你正在使用 Jupyter Notebook 或类似的环境，可以在一个代码单元格中运行如下命令：

!pip install -U huggingface_hub modelscope "transformers>=4.37.0" streamlit==1.24.0 sentencepiece==0.1.99 accelerate==0.27.2 transformers_stream_generator==0.0.4 datasets==2.18.0 peft==0.10.0