// 将 results 向量中的token解码为字符串 curString。 std::string curString = weight.tokenizer.Decode(Data(DataType::FLOAT32, {(int)results.size()}, results)).c_str(); // 将解码得到的字符串 curString 添加到 retString 中。 retString += curString; if (retCb) #ifdef PY_API retCb(in...
veczr=CountVectorizer(ngram_range=(1,3),tokenizer=tokenize,max_features=800000)trn_term_doc=veczr.fit_transform(trn)val_term_doc=veczr.transform(val)trn_term_doc.shape'''(25000, 800000)'''vocab=veczr.get_feature_names()vocab[200000:200005]'''['by vast', 'by vengeance', 'by vengeanc...
关键区别在于,语言模型的普通 RNN 编码器,我们可以一次只做一个bptt块。但是对于分类器,我们需要处理整个文档。在我们决定它是积极的还是消极的之前,我们需要处理整个电影评论。整个电影评论可能很容易就有 2000 个字,而且我无法将 2000 个字的梯度适应我的 GPU 内存中的每一个权重。那我们该怎么办?所以这个想法非...
2.Worker(工作者) 作用:Worker是大模型的服务实例,负责加载大语言模型的权重、tokenizer、对话模板等,并对来自OpenAI API Server的请求生成模型推断结果。 两种类型: VLLM Worker基于vllm框架进行推理加速,本文选择vllm。 普通Model Worker。 VLLM Worker 参数 # 查看vllm worker参数 python -m fastchat.serve.vll...
这些版本之间唯一的区别就是,不是我们自己说.zero_或-= gradient * lr,而是这些操作已经为我们封装好了(在右侧)。 这里还有一个问题,即左侧更新权重的方法实际上效率很低。它没有利用动量和曲率。因此,在深度学习课程中,我们也学习了如何从头开始实现动量。因此,如果我们实际上只是使用普通的 SGD 而不是 Adam,它...
这就是张量和不规则数组之间的区别。所以基本上如果你做类似a[2][3]这样的事情,那就是说取第二个列表项,然后从中获取第三个列表项。所以当我们有一个叫做不规则数组的东西时,我们倾向于使用这种方式,其中每个子数组的长度可能不同。而在其他情况下,我们有一个三维的单一对象。所以我们试图说我们想要它的哪一...
tokenizer:AutoTokenizer, device:torch.device): self.bert_model = bert_model self.tokenizer = tokenizer self.device = device def preprocess(self, text:str, lang:str, text_split_method:str, version:str="v1")->List[Dict]: print(i18n("### 切分文本 ###")) text = self.replace_consecutive...
HeaderTokenizer 邮件头分解类 实现分解MIME邮件头的各元素,如Content-Type的mimetype和各个参数。 IMimePart MIME邮件段体接口类 邮件段体类的基类 MimeBodyPart MIME邮件段体类 实现MIME邮件各个段体的类 IMimePart MimeMessage MIME邮件类 MIME邮件主类 IMimePart IMultipart 多部分接口类 多部分类的基类 MimeMult...
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel # Step 4: 加载 ChatGLM 模型 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("checkpoints", trust_remote_code=True) model = AutoModel.from_pretrained("checkpoints", device='cuda', trust_remote_code=True) model = model.eval() 6. 查询并检索文档 一旦...
trainer=Trainer(model=model,tokenizer=tokenizer,args=training_args,dataset,data_collator)trainer.train() 3. 基于 Train Loop 的文件粒度流式加载 除基于 SageMaker FFM + transformers Trainer API 的组合之外,自定义 Train loop 仍然具备较大的灵活性等优点。因此本方案也针对 train loop 的使用进行了补充。不...