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docs/transformers_deploy_guide_cn.hf_temp_rename.md

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+# MiniMax M2.1 模型 Transformers 部署指南
+
+[英文版](./transformers_deploy_guide.md) | [中文版](./transformers_deploy_guide_cn.md)
+
+## 本文档适用模型
+
+本文档适用以下模型，只需在部署时修改模型名称即可。
+
+- [MiniMaxAI/MiniMax-M2.1](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2.1)
+- [MiniMaxAI/MiniMax-M2](https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-M2)
+
+以下以 MiniMax-M2.1 为例说明部署流程。
+
+## 环境要求
+
+- OS：Linux
+
+- Python：3.9 - 3.12
+
+- Transformers: 4.57.1
+
+- GPU：
+
+  - compute capability 7.0 or higher
+
+  - 显存需求：权重需要 220 GB
+
+## 使用 Python 部署
+
+建议使用虚拟环境（如 **venv**、**conda**、**uv**）以避免依赖冲突。
+
+建议在全新的 Python 环境中安装 Transformers:
+
+```bash
+uv pip install transformers==4.57.1 torch accelerate --torch-backend=auto
+```
+
+运行如下 Python 命令运行模型，Transformers 会自动从 Huggingface 下载并缓存 MiniMax-M2.1 模型。
+
+```python
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
+import torch
+
+MODEL_PATH = "MiniMaxAI/MiniMax-M2.1"
+
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    MODEL_PATH,
+    device_map="auto",
+    trust_remote_code=True,
+)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
+
+messages = [
+    {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "What is your favourite condiment?"}]},
+    {"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "Well, I'm quite partial to a good squeeze of fresh lemon juice. It adds just the right amount of zesty flavour to whatever I'm cooking up in the kitchen!"}]},
+    {"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "Do you have mayonnaise recipes?"}]}
+]
+
+model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to("cuda")
+
+generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=100, generation_config=model.generation_config)
+
+response = tokenizer.batch_decode(generated_ids)[0]
+
+print(response)
+```
+
+## 常见问题
+
+### Huggingface 网络问题
+
+如果遇到网络问题，可以设置代理后再进行拉取。
+
+```bash
+export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
+```
+
+### MiniMax-M2 model is not currently supported
+
+请确认开启 trust_remote_code=True。
+
+## 获取支持
+
+如果在部署 MiniMax 模型过程中遇到任何问题：
+
+- 通过邮箱 [model@minimax.io](mailto:model@minimax.io) 等官方渠道联系我们的技术支持团队
+
+- 在我们的 [GitHub](https://github.com/MiniMax-AI) 仓库提交 Issue
+
+- 通过我们的 [官方企业微信交流群](https://github.com/MiniMax-AI/MiniMax-AI.github.io/blob/main/images/wechat-qrcode.jpeg) 反馈
+
+我们会持续优化模型的部署体验，欢迎反馈！