网易有道开源的 “子曰 - o1” 推理模型支持消费级显卡，主要通过以下技术实现：
- 轻量级模型设计：“子曰 - o1” 采用 14B 参数规模，相比许多对硬件配置要求高的大型推理模型，选择了较小的参数规模，从基础上降低了对硬件的性能需求，尤其是对显卡的要求，使其可以在消费级显卡上运行。
- 低比特量化技术：该模型使用低比特量化技术，在不影响模型推理能力的前提下，对模型数据进行量化处理，减少数据存储和计算所需的空间和资源，进一步优化了模型在消费级显卡上的运行效率，使得模型能在如 RTX 3090、A100 等消费级显卡上实现高效部署。
- 异构计算优化：研发团队通过异构计算优化，成功将模型推理时延控制在 300ms 以内，配合动态显存管理技术，使单卡显存占用降低至 8GB 以下，让消费级显卡能够在有限的显存空间内，以较低的延迟运行该模型，确保了模型在消费级显卡上的稳定运行。
1. 环境准备
安装依赖库
通常需要安装深度学习框架如 PyTorch，以及一些辅助工具库。可以使用 pip 进行安装，示例命令如下：
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bash
pip install torch transformers accelerate
这里 torch 是 PyTorch 深度学习框架，transformers 库提供了预训练模型的加载和使用接口，accelerate 库有助于在不同硬件环境下加速模型推理。
确保硬件支持
“子曰 - o1” 支持消费级显卡，确保你的显卡驱动已经正确安装，并且显卡的 CUDA 或 ROCm 环境配置正常。例如，如果使用 NVIDIA 显卡，需要安装对应的 CUDA 工具包。
2. 模型下载
从开源社区提供的渠道下载 “子曰 - o1” 模型文件。一般来说，模型文件可能包含在 GitHub 仓库或者专门的模型托管平台上。可以使用 git 命令克隆仓库获取模型，示例如下：
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bash
git clone <模型仓库地址>
3. 编写推理代码
以下是一个简单的 Python 代码示例，展示如何使用 “子曰 - o1” 进行推理：
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python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("<模型路径>", trust_remote_code=True)
# 加载模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("<模型路径>",
device_map="auto",
torch_dtype=torch.float16,
trust_remote_code=True)
# 输入文本
input_text = "请介绍一下人工智能。"
# 对输入文本进行分词
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)
# 生成输出
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200, num_beams=1)
# 解码输出结果
output_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 打印输出结果
print(output_text)
代码解释：
- 加载分词器：使用
AutoTokenizer.from_pretrained方法加载与 “子曰 - o1” 模型对应的分词器，trust_remote_code=True允许加载远程代码。 - 加载模型：使用
AutoModelForCausalLM.from_pretrained方法加载模型，device_map="auto"会自动将模型分配到可用的硬件设备上，torch_dtype=torch.float16指定使用半精度浮点数以减少显存占用。 - 输入文本处理：将输入文本进行分词处理，并将分词结果转换为 PyTorch 张量，然后移动到模型所在的设备上。
- 生成输出：使用
model.generate方法根据输入生成输出，max_new_tokens指定生成的最大新令牌数，num_beams是束搜索的束宽。 - 解码输出结果：使用分词器的
decode方法将生成的令牌序列解码为文本，并去除特殊令牌。
4. 运行代码
将上述代码保存为一个 Python 文件（例如 inference.py），然后在终端中运行：
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bash
python inference.py
运行代码后，你将看到 “子曰 - o1” 模型根据输入文本生成的输出结果。