BLOOM

该页面是 Hugging Face Transformers 库为 BLOOM 系列大语言模型提供的官方技术文档。它面向开发者与研究者，集中展示了 BLOOM 的模型架构、配置参数、加载方式、推理示例及常见问题解答。文档基于 Transformers 最新版维护，可直接复制代码在本地或云端运行，并链接至 Hugging Face Hub 获取权重，方便快速体验 176B 开源多语大模型。

1. 模型卡片：给出 BLOOM 的训练数据、语言支持、性能基准、许可证等关键信息，帮助用户判断是否适合自身场景。
2. 配置详解：列出 BloomConfig 全部字段（如 hidden_size、n_head、vocab_size 等），说明默认值及调优建议。
3. 快速加载：提供 BloomModel, BloomForCausalLM, BloomTokenizer 的 Python 调用示例，一行代码即可从 Hub 拉取权重并实例化。
4. 推理与微调脚本：展示贪婪/采样解码、批处理、半精度、模型并行等完整代码片段，可直接用于文本生成、对话系统。
5. 硬件适配指南：给出 GPU 显存占用估算、DeepSpeed ZeRO-Inference、CPU offload 方案，降低大模型部署门槛。
6. 问题排查：汇总常见报错（如 CUDA OOM、版本冲突）及解决方案，附社区讨论链接。
7. API 速查表：以表格形式对比不同类（Model/ForCausalLM/ForSequenceClassification）的输入输出，方便快速查阅。

• 研究与实验：快速复现论文结果，比较不同规模 BLOOM 在多语任务上的表现。
• 产品原型：在聊天机器人、写作助手、代码补全工具中接入 BLOOM-7B 进行低延迟推理。
• 教学演示：课堂或工作坊中展示 176B 大模型调用流程，学生无需自行训练。
• 多语业务：需要同时处理中、英、法等 46 种语言的客户服务、内容审核场景。
• 本地私有化：利用文档提供的量化与并行方案，在私有 GPU 集群内部署，满足合规需求。

• 一站式：从安装、加载、推理到微调示例全部覆盖，减少搜索成本。
• 实时同步：随 Transformers 版本迭代自动更新，示例代码始终可运行。
• 社区支持：页面内嵌 Discuss 按钮，可直接跳转论坛提问，官方与社区共同维护。
• 多硬件友好：提供 CPU、单卡、多卡、DeepSpeed 等多种示例，降低硬件门槛。
• 开源可信：模型权重、代码、训练日志全部公开，许可证允许商用再分发。