下面分析stream_generate()中while循环里的代码,可以分为四个步骤 获取LLM的输入,执行推理,即outputs = self(xxx) 采样,获取本次推理得到的tokens yield 抛出结果 判断是否已停止,对于生成器而言,下一次进入循环会到yield之后的代码。 while True: # === step1 === # 获取LLM模型需要的输入,例如,input_ids,...
ChatGLMModel 类:实现了 ChatGLM 模型的主要逻辑,包括前向传播和词嵌入。 其他组件: ChatGLMForConditionalGeneration 类:扩展了 ChatGLMModel,用于条件文本生成任务。 量化支持:quantize 方法允许模型进行量化,以支持在特定硬件上更高效的执行。 生成方法:generate 和stream_generate 方法用于生成文本,支持多种生成策略。
ChatGLMForConditionalGeneration.stream_generate() 代码语言:javascript 复制 @torch.inference_mode() def stream_generate( self, input_ids, generation_config: Optional[GenerationConfig] = None, logits_processor: Optional[LogitsProcessorList] = None, stopping_criteria: Optional[StoppingCriteriaList] = None...
ChatGLMForConditionalGeneration.stream_generate() @torch.inference_mode()def stream_generate(self,input_ids,generation_config: Optional[GenerationConfig] = None,logits_processor: Optional[LogitsProcessorList] = None,stopping_criteria: Optional[StoppingCriteriaList] = None,prefix_allowed_tokens_fn: Optional...
history.append({"role":role,"content":query})foroutputsinself.stream_generate(**inputs,past_key_values=past_key_values,eos_token_id=eos_token_id,return_past_key_values=return_past_key_values,**gen_kwargs):ifreturn_past_key_values:outputs,past_key_values=outputs ...
为了实现流式响应的需求，我们从stream方法入手，发现其内部的yield机制似乎在采用流式响应策略。进一步跟踪发现，stream方法实际上调用了一个抽象方法`invoke`。继续探索`invoke`方法的实现，我们发现这实际上调用了`__call__`方法，进而调用`_call`方法，最后在`_call`方法中返回了`llm.generate_prompt(...
ChatGLMForConditionalGeneration.stream_chat() In [19]: q ='你好'In [23]: it = model.stream_chat(tok, q) In [24]:forr, hisinit:print(repr(r));print(repr(his))'\n'[{'role':'user','content':'你好'}, {'role':'assistant','metadata':'','content':''}]'\n 你'[{'role'...
| INFO | httpx | HTTP Request: POST http://127.0.0.1:20002/worker_generate_stream "HTTP/1.1 200 OK" {'id': None, 'choices': None, 'created': None, 'model': None, 'object': None, 'system_fingerprint': None, 'text': 'NETWORK ERROR DUE TO HIGH TRAFFIC. PLEASE REGENERATE OR REFRE...
for outputs in self.stream_generate(**inputs, past_key_values=past_key_values, File "C:\Users\mzw.conda\envs\ChatGLM\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 43, in generator_context response = gen.send(None) File "C:\Users\mzw/.cache\huggingface\modules\transformers_modules...
stop_stream=True defmain():history=[]global stop_streamprint("欢迎使用 ChatGLM-6B 模型,输入内容即可进行对话,clear 清空对话历史,stop 终止程序")whileTrue:query=input("\n用户:")ifquery.strip()=="stop":breakifquery.strip()=="clear":history=[]os.system(clear_command)print("欢迎使用 ChatGLM...