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C Transformers（C 变压器）

本页面介绍如何在 LangChain 中使用 C Transformers（C 变压器） 库。 它分为两个部分：安装和设置，以及具体的 C Transformers（C 变压器）包装器的参考。

安装和设置​

包装器​

LLM​

存在一个 CTransformers LLM 包装器，可以通过以下方式访问：

from langchain.llms import CTransformers

它为所有模型提供了统一的接口：

llm = CTransformers(model='/path/to/ggml-gpt-2.bin', model_type='gpt2')

print(llm('AI is going to'))

如果出现 illegal instruction 错误，请尝试使用 lib='avx' 或 lib='basic'：

llm = CTransformers(model='/path/to/ggml-gpt-2.bin', model_type='gpt2', lib='avx')

它可以与在 Hugging Face Hub 上托管的模型一起使用：

llm = CTransformers(model='marella/gpt-2-ggml')

如果模型仓库有多个模型文件（.bin 文件），请使用以下方式指定模型文件：

llm = CTransformers(model='marella/gpt-2-ggml', model_file='ggml-model.bin')

可以使用 config 参数传递其他参数：

config = {'max_new_tokens': 256, 'repetition_penalty': 1.1}

llm = CTransformers(model='marella/gpt-2-ggml', config=config)

有关可用参数的列表，请参见 文档。

有关更详细的步骤说明，请参见 此笔记本。