安装FastTokenizer pipinstallfast-tokenizer-python FastTokenizer 使用示例 准备词表 #Linux或者Mac用户可直接执行以下命令下载测试的词表,Windows 用户可在浏览器上下载到本地。wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/ernie/vocab.txt
tokenizer = AutoProcessor.from_pretrained("physical-intelligence/fast", trust_remote_code=True) # 标记和解码动作块(这里使用虚拟数据) action_data = np.random.rand(256,50,14)# 一批动作块 tokens = tokenizer(action_data)# tokens = list[int] de...
Easy-to-use and powerful LLM and SLM library with awesome model zoo. - [FastTokenizer] Update fast_tokenizer doc (#3787) · PaddlePaddle/PaddleNLP@707a94d
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...
你需要去 Hugging Face 模型页面找到所有必需的文件 (如config.json,model.safetensors,tokenizer.json,tokenizer_config.json,vocab.json,merges.txt等),然后wget到对应的期望缓存路径下 (例如FASTLLM_CACHEDIR/用户名/模型名/)。确保目录权限正确。 方法三:使用git clone(推荐,最可靠): ...
这个类提供了与 PreTrainedTokenizer 类似的功能,但通常具有更好的性能,特别是在处理大批量数据时。 如果你遇到了 PreTrainedTokenizerFast 类不存在或无法导入的问题,可能是由以下几个原因造成的: 库版本问题: 确保你安装的 Transformers 库版本支持 PreTrainedTokenizerFast 类。可以通过运行以下命令来检查当前安装的版本...
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。
# 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 ...
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，...
3.4.1 安装FastChat 3.4.2 使用FastChat 第一步启动controller 第二步启动model_worker(llm) 第二步代替方案(vllm) 第三步openai服务启动 第四步验证 引言 本次是对上一节内容的补充,因为有的大模型是没有提供openai的类似api接口项目,只孤零零的提供了一个模型,所以通过上一节的部署方式是行不通的。为了解决...