embedding(prefix) past_key_values = self.trans(prefix_tokens) else: past_key_values = self.embedding(prefix) return past_key_values ChatGLMPreTrainedModel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class ChatGLMPre
Embedding 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class Embedding(torch.nn.Module): """Language model embeddings.""" def __init__(self, config: ChatGLMConfig, device=None): super(Embedding, self).__init__() # HidSize:隐藏状态每个向量的维度 self.hidden_size = config.hidden_si...
3. 配置与启动 配置文件修改,生成默认配置文件,并修改model_config.py中的相关设置,如EMBEDDING_MODEL、chatglm3-6b模型路径及bge-large-zh向量模型路径等。初始化向量库后,通过以下命令启动大模型: python startup.py -a 1 当看到“You can now view your Streamlit app in your browser.”及相应的URL时,表明...
classEmbedding(torch.nn.Module):"""Language model embeddings."""def__init__(self,config:ChatGLMConfig,device=None):super(Embedding,self).__init__()# HidSize:隐藏状态每个向量的维度self.hidden_size=config.hidden_size# 嵌入层,用于将单词ID转成向量,尺寸 [VocabSize, HidSize]self.word_embeddings...
past_key_values = self.embedding(prefix)returnpast_key_values ChatGLMPreTrainedModel classChatGLMPreTrainedModel(PreTrainedModel):""" An abstract class to handle weights initialization and a simple interface for downloading and loading pretrained models. ...
而因为lora的方式是直接在原结果上concat上一个输出,所以这里的作用应该是直接在输入token的embedding -> 线性变化降到8->线性变化升到可能是16,最后concat到原本的12288上面去 import torch from tqdm import tqdm from peft import LoraConfig, get_peft_model ...
选择一个高效且支持中文的Embedding模型,以确保对中文语义的准确解析。四、改造后的技术选型 结合LLaMA-Factory工具,对ChatGLM3-6B进行微调,以适应企业级知识库的具体需求。LLaMA-Factory提供了一套完整的微调流程,包括模型下载、安装、测试、微调及推理等步骤。五...
Embedding class Embedding(torch.nn.Module):"""Language model embeddings."""def __init__(self, config: ChatGLMConfig, device=None):super(Embedding, self).__init__()# HidSize:隐藏状态每个向量的维度self.hidden_size = config.hidden_size# 嵌入层,用于将单词ID转成向量,尺寸 [VocabSize, HidSize...
刚刚我们只是测试了模型的对话能力,如果我们想使用 FastGPT 来训练知识库,还需要一个向量模型。FastGPT 线上服务默认使用了 OpenAI 的 embedding 模型,如果你想私有部署的话,可以使用 M3E 向量模型进行替换。M3E 的部署方式可以参考文档:https://doc.fastgpt.in/docs/custom-models/m3e/ ...
):"""Language model embeddings."""def__init__(self, config: ChatGLMConfig, device=None):super(Embedding, self).__init__()# HidSize:隐藏状态每个向量的维度self.hidden_size = config.hidden_size# 嵌入层,用于将单词ID转成向量,尺寸 [VocabSize, HidSize]self.word_embeddings = nn.Embedding(...