AutoModelForCausalLM 和 AutoTokenizer 是 Hugging Face Transformers 库 里的工具，专门用来 加载大语言模型（LLM）并进行推理。

1. AutoTokenizer —— 负责把文本转换成模型能理解的格式

你输入的文本是 “你好，介绍一下你自己。”，但 LLaMA 或 Mistral 这种大模型 不能直接理解汉字或字母，它们只懂数字（token）。

AutoTokenizer 的作用：

• 把人能读的文字 → 转换成 LLM 能理解的数字（token）
• 再把 LLM 生成的数字 → 转换回人能读的文字

例子

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct")

text = "你好，介绍一下你自己。"
tokens = tokenizer(text, return_tensors="pt")

print(tokens)  # 看看转换后的 token

可能输出：

{'input_ids': tensor([[1, 456, 789, 300, 1200, 2]]), 'attention_mask': tensor([[1, 1, 1, 1, 1, 1]])}

👉 你能看到 每个汉字和标点都变成了一个 ID（数字），这是模型能理解的格式。

2. AutoModelForCausalLM —— 负责加载和运行大语言模型

AutoModelForCausalLM 代表 “自动加载一个因果语言模型”，它就是 LLaMA、Mistral、GPT-3 这类模型的载体。

AutoModelForCausalLM 的作用

• 加载预训练好的 LLM（比如 LLaMA-3-8B、Mistral-7B）
• 根据输入文本，生成新的文本（进行对话、回答问题等）

例子

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载 LLaMA 3 预训练模型
model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 让模型回答问题
text = "你好，介绍一下你自己。"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")  # 把文本变成 tokens
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)  # 让模型生成回答

# 把生成的 tokens 转换回文本
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)  # 输出模型的回答

3. 总结

如果你把整个过程比作 给机器人读一本书：

1. AutoTokenizer 像是翻译官，把书（文本）翻译成 模型能读的格式（token）。
2. AutoModelForCausalLM 像是机器人，看懂了书的内容，然后给你回答。
3. AutoTokenizer 再把机器人的回答翻译回来，变成人能读的文字。