这里发现了非常有趣的事情,和 SGLang 不同的是,vllm 里每个 model 的 forward 函数仅仅返回了 hidden_states,而 hidden_states 的 logits_processor 是在 compute_logits 函数里实现的。SGLang 的 forward 函数却将 vllm 里面的 forward 和 logits_processor 合在了一起,直接一步返回了 logits。基于如上的设计...
我们进一步观察 vllm 里面 support 的 qwen2 模型(vllm/model_executor/models/qwen2.py): classQwen2ForCausalLM(nn.Module,SupportsLoRA):packed_modules_mapping={"qkv_proj":["q_proj","k_proj","v_proj",],"gate_up_proj":["gate_proj","up_proj",],}# LoRA specific attributessupported_lora...
psg_out= self.model(**features, return_dict=True)#先把input通过model的forward求embeddingp_reps = self.sentence_embedding(psg_out.last_hidden_state, features['attention_mask'])#再求整个句子的embeddingifself.normlized:#归一化,利于下一步求cosin或dot productp_reps = torch.nn.functional.normalize...
LLMs 在 LangChain 中的应用: 语言生成:LLMs 能够生成连贯且与上下文相关的文本,使其非常适用于聊天机器人、对话代理和内容生成。 语言理解:LLMs 能够理解自然语言并回答问题,因此在问答系统和信息检索任务中非常有用。 文本补全:LLMs 能够预测句子中的下一个词,这对于自动完成和语言辅助功能非常有帮助。 aiorbits...
Part 1: How to Choose the Right Embedding Model for Your LLM Application Part 2: How to Evaluate Your LLM Application Part 3: How to Choose the Right Chunking Strategy for Your LLM Application What is an embedding and embedding model? An embedding is an array of numbers (a vector) represe...
请问0.3.0 可以加载保存在本地的LLM model和embedding model吗?Activity Go4miiiadded bugSomething isn't working on Dec 30, 2024 dosubot commented on Dec 30, 2024 dosubot on Dec 30, 2024 在Langchain-Chatchat 版本 0.3.0 中,虽然不再直接通过用户输入的本地模型路径加载模型,但支持与主流模型...
Add worker registry service for hosting multiple vllm model through single api gateway #1753 [Feature]: integrated model controller panel support? #4226 [RFC]: Add control panel support for vLLM #4873 TL;DR: It's generally considered to be outside the scope of vLLM at this moment. 👍 ...
模型（Models）：在 LangChain 中扮演关键角色，涵盖多种自然语言处理任务所需的模型。包括：LLMs（大型语言模型）：先进的AI模型，理解并生成类似人类的文本。以提示作为输入，生成输出，适用于多种任务，提供确定性和创造性输出。市场上提供不同类型的LLM，包括GPT-3、BERT和BLOOM。Hugging Face平台是...
LLMs之EmbeddingModel:《Conan-embedding: General Text Embedding with More and Better Negative Samples》翻译与解读 导读:这篇论文介绍了Conan-embedding模型,采用了一种基于对比学习的训练方法,并且在标准对比学习流程的基础上,增加了更多和更高质量的负样本,以提升模型的性能。Conan-embedding旨在通过最大化负样本的...
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好,它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例,最近他们对文档做了一些更新。 GPT擅长回答问题,但是只能回答它以前被训练过的问题,如果是没有训练过的数据,比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢?