from transformers import AutoModel, AutoModelForCausalLM raw_model = AutoModel.from_config(config) # 没带因果头 # raw_model = AutoModelForCausalLM.from_config(config) # 带了因果头 print(raw_model) """ LlamaModel( (embed_tokens): Embedding(128, 24) (layers): ModuleList( (0-3): 4 x...
首先,从transformers加载一个 [BitsAndBytesConfig],并将属性llm_int8_enable_fp32_cpu_offload设置为True: from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig quantization_config = BitsAndBytesConfig(llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True) 假设您想加载bigscience/bloom-1b7模型...
from peft import LoraConfig, PeftModel from trl import SFTTrainer 我们继续分析导入 torch是我们很熟悉的深度学习库,这里我们不需要torch的那些低级功能,但是它是transformers和trl的依赖,在这里我们需要使用torch来获取dtypes(数据类型),比如torch.Float16以及检查GPU的工具函数。 load_dataset所做的就是加载数据集,...
你可以通过pip命令来安装,例如:pip install torch transformers。 总的来说,imporror: cannot import name 'llamatokenizer' from 'transformers'的错误是由于缺少了llamatokenizer模块导致的。解决这个问题非常简单,只需安装对应的PyTorch版本即可。 在Python编程中,我们经常需要对字符串进行操作。例如,我们可以使用字符串...
在编程世界中,我们经常会遇到各种各样的错误。其中,有一种错误常常让程序员们感到困惑,那就是 "cannot import name 'llamatokenizer' from 'transformers'"。这个错误的出现,通常是由于在使用 Python 时,我们试图导入一个名为 'llamatokenizer' 的模块,但是这个模块并不存在于 Python 的 'transformers' 包中。
在使用transformers库时,如果遇到无法导入名为llamatokenizer的模块,可以通过修改模块名或使用from transformers import LLAMATOKENIZER来解决这个问题。 遇到无法导入llamatokenizer模块时,可能会出现类似于以下的错误提示: Error: Cannot import name 'llamatokenizer' from 'transformers' ...
在transformers库中,llamatokenizer不能直接导入。但是,通过使用tokenizers包,我们可以轻松地导入llamatokenizer并生成文本。如果你需要在transformers库中使用llamatokenizer,请使用from transformers import AutoTokenizer来自定义一个AutoTokenizer实例,并使用encode方法生成文本。
- from transformers import ( - LLamaModel, - LLamaForCausalLM, - LLamaForSequenceClassification, - MistralModel, - MistralForCausalLM, - MistralForSequenceClassification - Qwen2Model, - Qwen2ForCausalLM, - Qwen2ForSequenceClassification - ) + from billm import ( + LLamaModel, + LLamaForCausal...
First, finetuning a LLama 3.1 like this (excluded data loading, preprocessing and some imports): fromtransformersimportAutoModelForSequenceClassification,AutoTokenizer,Trainer,TrainingArguments,DataCollatorWithPaddingfrompeftimportLoraConfig,prepare_model_for_kbit_training,get_peft_modelmodel_name='meta-llama...
Import your PyTorch model intoOpenVINO Runtimeto compress model size and increase inference speed. Instantly target Intel CPUs, GPUs (integrated or discrete), NPUs, or FPGAs. Deploy with OpenVINO model server for optimized inference in microservice applications, container-based, or cloud environments...