# Prompt Template intent_template: str = """ 现在有一些意图,类别为{intents},你的任务是理解用户问题的意图,并判断该问题属于哪一类意图。 回复的意图类别必须在提供的类别中,并且必须按格式回复:“意图类别:<>”。 举例: 问题:今天的天气怎么样? 意图类别:搜索问答 问题:画一幅画,内容为山水鸟虫。 意图...
prompt = PromptTemplate( input_variables=["Brand", "Product"], template="What would be the name of {Brand} that sells {Product}?", ) from langchain.chains import LLMChain # 调用 Langchain 自带的基础链: LLM(), 生成链 chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # run 链并生成基于问答...
1. 先放上配置文件Ufspod.yml apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: myfrontendspec:selector:matchLabels:app: myfrontendreplicas: 1template:metadata:labels:app: myfrontendspec:containers:- name: myfrontendimage: uhub.service.ucloud.cn/yaoxl/chatglm2-6b:y1volumeMounts:- mountPath: "/...
为了满足客户对大模型的使用需求,UCloud镜像市场上线了Alpaca-LoRA、ChatGLM、T5、MiniGPT-4、Stable Diffusion、LlaMA2及Milvus向量数据库等开源模型的部署及算力调度,用户可快速构建大语言模型的微调或推理环境。 近半年来,UCloud对多款主流大语言模型进行了调研,针对其训练方法和模型特点进行逐一分析,方便大家更加深入...
prompt-toolkit3.0.38 protobuf3.20.3 psutil5.9.4 ptyprocess0.7.0 pure-eval0.2.2 pyaes1.6.1 pyarrow14.0.2 pyasn10.4.8 pyasn1-modules0.2.8 pybind112.10.1 pybind11-global2.10.1 pyclipper1.3.0.post4 pycocotools2.0.6 pycodestyle2.10.0 ...
#示例2 使用memory 构建多轮对话 from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import ConversationChain, LLMChain from langchain.memory.buffer import ConversationBufferMemory template = """你是一个聊天机器人,正在和人类对话. 之前的对话: {chat_history} 新的问题: {question} 回复:...
prompt/verbalizer.py to verbalizer.cpython-310.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/paddlenlp/prompt/prompt_trainer.py to prompt_trainer.cpython-310.pyc byte-compiling build/bdist.linux-x86_64/egg/paddlenlp/prompt/template.py to template.cpython-310.pyc byte-compiling build/bdist...
所有模型均使用 few-shot CoT 的方法测试,CoT prompt 来自 https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard/tree/main/cot-prompts 推理性能 ChatGLM2-6B 使用了 Multi-Query Attention,提高了生成速度。生成 2000 个字符的平均速度对比如下 Model推理速度 (字符/秒) ChatGLM-6B 31.49 ChatGLM2-6B 44.62 使用...
prompt 提示词 negative_prompt 反向提示词 seed 种子,随机数 batch_size 每次张数 n_iter 生成批次 steps 生成步数 cfg_scale 关键词相关性 width 宽度 height 高度 restore_faces 脸部修复 tiling 可平铺 sampler_index 采样方法 3、运行效果 可以看到生成的图片就在对应的文件夹内,我们还可以改很多参数。 Stable...
所有模型均使用 few-shot CoT 的方法测试,CoT prompt 来自https://github.com/suzgunmirac/BIG-Bench-Hard/tree/main/cot-prompts 推理性能 ChatGLM2-6B 使用了Multi-Query Attention,提高了生成速度。生成 2000 个字符的平均速度对比如下 Model推理速度 (字符/秒) ...