from tokenizer import Tokenizerclass Llama: """ Llama class """def __init__(self, model: Transformer, tokenizer: Tokenizer): self.model = model self.tokenizer = tokenizer@staticmethod def build(checkpoints_dir: str, tokenizer_path: str, load_model: bool, max_seq_len: int, max_batch_si...
Error: Cannot import name 'llamaTokenizer' from 'transformers' 这样,我们就可以正常导入llamaTokenizer了。 另外,我们还可以使用from transformers import LLAMATOKENIZER来解决这个问题。这样做后,即使transformers库中没有名为llamatokenizer的模块,我们也可以正常导入它。 from transformers import LLAMATOKENIZER 使用这种...
具体来说,我们可以使用下面的代码来检查 'llamatokenizer' 是否存在于 'transformers' 包中: import importlib modules = importlib.util.find_spec(llamatokenizer) if modules: print(f'The module "llamatokenizer" exists.') else: print(f'The module "llamatokenizer" does not exist.') 上面的代码会输出一...
其中,imporror: cannot import name 'llamatokenizer' from 'transformers'就是一个比较典型的错误。这种错误通常是由于你正在导入的模块中没有找到指定的变量或者模块没有被正确安装。那么,究竟什么是llamatokenizer?它又为什么无法被导入呢? llamatokenizer是一个基于PyTorch的预训练语言模型,主要用于处理自然语言文本。这...
# This software may be used and distributed according to the terms of the Llama 2 Community License Agreement. from .generation import Dialog, Llama from .model import ModelArgs, Transformer from .tokenizer import Tokenizer358 changes: 358 additions & 0 deletions 358 llama/generation.py Original...
首先,确保你已经安装了llamatokenizer。然后,你可以使用以下代码导入llamatokenizer: importtokenizersfromtransformersimportAutoTokenizer# Create an instance of the AutoTokenizertokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')# Now you can use the tokenizer to generate texttext=tokenizer.encode("This...
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(path_to_llama2) config = LlamaConfig.from_pretrained(path_to_llama2) config.output_hidden_states = True config.output_attentions = True config.use_cache = True model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(path_to_llama2, config=config) ...
# Load LLaMA tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) BitsAndBytesConfig,前面已经说了我们使用bitsandbytes进行量化。transformer库最近添加了对bitsandbytes的全面支持,因此使用BitsandBytesConfig可以配置bitsandbytes提供的任何量化方法,例如LLM.int8、FP4和NF4。将量...
这是官方链接: https://llama.meta.com/llama-downloads/ 原版模型已上传至ModelScope,大小约 15G,Meta-Llama-3-8B-Instruct tokenizer 不会实现一个 BPE 分词器(但 Andrej Karpathy 也有一个非常简洁的实现) 这是他的项目地址: https://github.com/karpathy/minbpe from pathlib import Path import tik...
llama3-from-scratch的核心思路梳理 0、前置 0.1、加载tokenizer对文本进行tokenize:将文本转换为模型可以理解的数字序列(即词元或tokens)+并在生成模型输出后能将tokens转换回可读文本(解码) 0.2、从模型文件加载各层参数:从预训练模型文件中读取权重参数