- MacOS 10.14+系统(m1芯片的MacOS,需要使用x86_64版本的Anaconda作为python环境方可安装使用) - Python 3.6 ~ 3.10 ### 安装 ```shell pip install --upgrade fast_tokenizer ``` Empty file added 0 fast_tokenizer/examples/clip/README.md Empty file. 17 changes: 2 additions & 15 deletions 17 ....
joey12300 commented on Mar 20, 2023 joey12300 on Mar 20, 2023 Contributor @lai-serena 您好,您paddlenlp应该是develop版本的,可以尝试git pull最新代码解决这个问题,或者安装fast_tokenizer解决 pip install fast_tokenizer_python github-actions commented on May 20, 2023 github-actions on May 20, 2023 ...
3.1 安装环境依赖 3.2 下载ERNIE 3.0预测模型 4 开始部署 4.1 导入依赖包 4.2 创建高性能tokenizer 4.3 使用FastDeploy构建Inference Runtime 4.4 创建FastDeploy 模型部署Pipeline 4.4.1 定义文本预处理阶段 4.4.2 定义推理阶段 4.4.3 定义文本后处理阶段 4.4.4 定义预测接口 4.5 预测AFQMC 测试集数据 5. 关注我...
目前由于人力问题，已经停止更新fast-tokenizer了，欢迎开发者贡献。https://github.com/PaddlePaddle/Paddle...
quantization_config = PostTrainingQuantConfig(approach="static", backend="ipex", domain="nlp") quantizer.quantize( quantization_config=quantization_config, calibration_dataset=vectorized_ds, save_directory=output_path, batch_size=1, ) tokenizer.save_pretrained(output_path)本例中，...
你可以根据需要选择不同的预训练模型,如 'roberta-base'、'roberta-large' 等。加载模型后,你就可以使用 encode 方法对输入文本进行分词处理了。 需要注意的是,为了使用 RobertaTokenizerFast,你需要安装 transformers 库。你可以使用以下命令进行安装: bash pip install transformers...
tokenizer.save_pretrained(output_path) 本例中,我们使用qasper数据集的一个子集作为校准集。 第2 步: 加载模型,运行推理 仅需运行以下命令,即可加载量化模型: fromoptimum.intelimportIPEXModel model = IPEXModel.from_pretrained("Intel/bge-small-en-v1.5-rag-int8-static") ...
# 需要先安装ChatGLM-6B环境 # 如果使用自己finetune的模型需要修改chatglm_export.py文件中创建tokenizer, model的代码 # 如果使用量化模型,需要先编译好quant文件,这里假设已经存在build/quant文件 cd build python3 tools/chatglm_export.py chatglm-6b-fp32.flm # 导出浮点模型 ...
tokenizer.save_pretrained(output_path) 本例中,我们使用qasper数据集的一个子集作为校准集。 第2 步: 加载模型,运行推理 仅需运行以下命令,即可加载量化模型: from optimum.intel import IPEXModel model = IPEXModel.from_pretrained("Intel/bge-small-en-v1.5-rag-int8-static") ...
tokenizer.save_pretrained(output_path) 本例中,我们使用qasper数据集的一个子集作为校准集。 第2 步: 加载模型,运行推理 仅需运行以下命令,即可加载量化模型: from optimum.intel import IPEXModel model = IPEXModel.from_pretrained("Intel/bge-small-en-v1.5-rag-int8-static") ...