刚刚看到《AI高考作文出圈，网友票选天工AI居首》，没想到在Huggingface中发现了Skywork大模型。天工大模型由昆仑万维自研，是国内首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型，天工大模型通过自然语言与用户进行问答式交互，AI生成能力可满足文案创作、知识问答、代码编程、逻辑推演、数理推算等多元化需求。2023年11月3日，天工大模型通过备案，面向全社会开放服务。
Skywork-MoE 是一个高性能专家混合（MoE）模型，拥有 1460 亿个参数、16 个专家和 220 亿个激活参数。该模型由 Skywork-13B 模型预先存在的密集检查点初始化而成。
引入了两项创新技术：门控对数归一化（Gating Logit Normalization）可增强专家的多样化，自适应辅助损失系数（Adaptive Auxiliary Loss Coefficients）可对辅助损失系数进行特定层调整。
Skywork-MoE 与参数更多或激活参数更多的模型（如 Grok-1、DBRX、Mistral 8*22 和 Deepseek-V2）相比，性能相当或更优。
代码
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Skywork/Skywork-MoE-Base", trust_remote_code=True, device_map='auto')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Skywork/Skywork-MoE-Base", trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer('陕西的省会是西安', return_tensors='pt').to(model.device)
response = model.generate(inputs.input_ids, max_length=128)
print(tokenizer.decode(response.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
"""
陕西的省会是西安。
西安，古称长安、镐京，是陕西省会、副省级市、关中平原城市群核心城市、丝绸之路起点城市、“一带一路”核心区、中国西部地区重要的中心城市，国家重要的科研、教育、工业基地。
西安是中国四大古都之一，联合国科教文组织于1981年确定的“世界历史名城”，美媒评选的世界十大古都之一。地处关中平原中部，北濒渭河，南依秦岭，八水润长安。下辖11区2县并代管西
"""
inputs = tokenizer('陕西的省会是西安，甘肃的省会是兰州，河南的省会是郑州', return_tensors='pt').to(model.device)
response = model.generate(inputs.input_ids, max_length=128)
print(tokenizer.decode(response.cpu()[0], skip_special_tokens=True))
"""
陕西的省会是西安，甘肃的省会是兰州，河南的省会是郑州，湖北的省会是武汉，湖南的省会是长沙，安徽的省会是合肥，江西的省会是南昌，江苏的省会是南京，浙江的省会是杭州，福建的省会是福州，广东的省会是广州，广西的省会是南宁，四川的省会是成都，贵州的省会是贵阳，云南的省会是昆明，山西的省会是太原，山东的省会是济南，河北的省会是石家庄，辽宁的省会是沈阳，吉林的省会是长春，黑龙江的
"""
vLLM
安装依赖
pip3 install xformers vllm-flash-attn
安装vllm
$ git clone https://github.com/SkyworkAI/vllm.git
$ cd vllm
$ MAX_JOBS=8 python3 setup.py install
文本生成
from vllm import LLM, SamplingParams
model_path = 'Skywork/Skywork-MoE-Base'
prompts = [
"The president of the United States is",
"The capital of France is",
]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.3, max_tokens=256)
llm = LLM(
model=model_path,
kv_cache_dtype='auto',
tensor_parallel_size=8,
gpu_memory_utilization=0.95,
enforce_eager=True,
trust_remote_code=True,
)
outputs = llm.generate(prompts, sampling_params)
for output in outputs:
prompt = output.prompt
generated_text = output.outputs[0].text
print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")
