其中AutoTokenizer默认加载得到的 Tokenizer 是常规 Python 实现的 Tokenizer,其性能会低于 C++ 实现的 FastTokenizer。为了提升 PaddleNLP Tokenizer 模块性能,目前 PaddleNLP Tokenizer 模块已经支持使用 FastTokenizer 作为 Tokenizer 的后端加速切词阶段。在现有的 Tokenizer 加载接口中,仅需添加use_fast=True这一关键词...
601 Commits .github/workflows bindings/python cli cmake docs include/onmt src test third_party .gitignore .gitmodules CHANGELOG.md CMakeLists.txt LICENSE.md README.md Releases30 Tokenizer 1.37.1Latest Mar 1, 2023 + 29 releases Contributors14...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) # 从预训练模型库中加载一个模型,并将它转换为浮点类型。 model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True).float() # 将模型设置为评估模式。这是一个常见的操作,用于关闭模型的某些...
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，我们使用qasper数据集的一个子集作为校准集。qasperhttps://hf.co/datasets/allenai...
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…
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。
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',...
因此，它首先对句子进行标记化，将其截短为max_length-2（如果truncation=True），然后在开头添加[CLS]...
tokenizer = tokenization.FullTokenizer( vocab_file=FLAGS.vocab_file, do_lower_case=FLAGS.do_lower_case) 1. 2. 3. 4. 这里的分词模块仍然是英文的分词,仍然是字符级别的分割;main的代码整个核心函数是create_training_instances()函数。 instances = create_training_instances( ...
然后 https://github.com/ztxz16/fastllm/blob/master/src/models/chatglm.cpp#L633 这行代码对 input 进行tokenizer encode并构造好inputIds,再构造好attentionMask之后就可以给Forward函数推理,拿到推理结果之后再使用tokenizer进行decode得到输出。 在这里,inputIds和attentionMask都是Data数据类型,类比于PyTorch的Tensor...