FastTokenizer 是一款简单易用、功能强大的跨平台高性能文本预处理库,集成业界多个常用的 Tokenizer 实现,支持不同 NLP 场景下的文本预处理功能,如文本分类、阅读理解,序列标注等。在 Python 端结合 PaddleNLP Tokenizer 模块,为用户在训练、推理阶段提供高效通用的文本预处理能力。
54 54 如果部署环境是Linux,推荐安装fast_tokenizer可以得到更极致的文本处理效率,进一步提升服务性能。目前暂不支持Windows设备安装,将会在下个版本支持。 55 55 ```shell 56 - pip install fast_tokenizer 56 + pip install fast-tokenizer-python 57 57 ``` --> 58 58 59 59 Diff for: fast...
前言Google在EMNLP2021上发布了一篇论文 :Fast Wordpiece Tokenization(EMNLP2021), 主要是为了提升tokenizer的速度,同样也间接提升了模型推理的速度, 新的tokenizer算法相比之前旧的tokenizer算法速度提升了8x…
使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要模型QueryableStates 允许用户对流的内部...
deftofile(exportPath,model,tokenizer=None,pre_prompt=None,user_role=None,bot_role=None,history_sep=None):# 获取模型的状态字典。状态字典是一个Python字典,它保存了模型的所有权重和偏置。 dict=model.state_dict();# 打开一个文件以写入二进制数据。
python <NEMO_ROOT>/scripts/tokenizers/process_asr_text_tokenizer.py \ --manifest=<path to train manifest files, seperated by commas> OR --data_file=<path to text data, seperated by commas> \ --data_root="" \ --vocab_size=1024
“Tokenizer”可以被标记化为[“token”, “izer”]。然后你可以做同样的事情。使用子词单元的语言模型,使用子词单元的分类器等。这样做效果如何?我开始尝试并且没有花太多时间,我得到的分类结果几乎和使用单词级标记化一样好 —— 不完全一样,但几乎一样好。我怀疑通过更仔细的思考和尝试,也许我可以得到同样好...
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids prompt_length = input_ids.size(1) max_length = 50 + prompt_length t0 = time.perf_counter() input_ids = input_ids.to(model.device) generated_ids = model.generate(input_ids, max_length=max_length, temperature=0.8, top_k=20...
✅ 最佳回答: “AttributeError:'BertTokenizerFast'对象没有属性'max_len'”Github问题包含修复: run_language_modeling.py脚本被弃用,取而代之的是language-modeling/run_{clm, plm, mlm}.py。 如果不是,修复方法是将max_len更改为model_max_length。
https://huggingface.co/openai/whisper-tiny/resolve/main/tokenizer.json?download=true 模型转换 float16: ct2-transformers-converter --model whisper-tiny-zh/ --output_dir whisper-tiny-zh-ct2 --copy_files tokenizer.json preprocessor_config.json --quantization float16 int8: ct2-transformers-converte...