在机器学习领域，PyTorch 已经成为了一个非常流行的库，许多研究人员都在使用它来构建各种深度学习模型。而 Hugging Face 则是一个非常受欢迎的模型存储库，其中包含了各种预训练的模型，是许多研究人员和开发者的首选平台。
但是，有时候我们可能需要自定义的模型，而非仅仅依赖于预训练的模型。如何将自定义的 PyTorch LLM（自回归语言模型）放到 Hugging Face Hub 上呢？本文将为您详细介绍这个过程。
首先，您需要在 PyTorch 中定义您的自定义 LLM 模型。您可以根据您的需求来设计模型的结构和训练方法。然后，您可以使用 Hugging Face 提供的 `AutoModelForCausalLM.from_pretrained` 方法将您的自定义模型加载到 Hugging Face Hub 上。
接下来，您需要创建一个新的 Hugging Face Hub 仓库，将您的自定义 PyTorch LLM 模型上传到这个仓库中。通过这样的方式，其他用户便可以轻松地访问和使用您的模型。
总而言之，将自定义的 PyTorch LLM 放到 Hugging Face Hub 上是一项非常有意义的工作，它可以让更多的人受益于您的研究成果。希望本文对您有所帮助，祝您在模型构建的过程中取得成功！
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