ChatGLM3-6B共有以下参数可以设置 max_length: 模型的总token限制,包括输入和输出的tokens temperature: 模型的温度。温度只是调整单词的概率分布。其最终的宏观效果是,在较低的温度下,我们的模型更具确定性,而在较高的温度下,则不那么确定。 top_p: 模型采样策略参数。在每一步只从累积概率超过某个阈值 p 的...
tokenizer.get_command("<|user|>"),tokenizer.get_command("<|observation|>")]gen_kwargs={"max_length":max_length,"do_sample":do_sample,"top_p":top_p,"temperature":temperature,"logits_processor":
def chat(self, tokenizer, query: str, history: List[Tuple[str, str]] = None, role: str = "user", max_length: int = 8192, num_beams=1, do_sample=True, top_p=0.8, temperature=0.8, logits_processor=None, **kwargs): if history is None: history = [] if logits_processor is None...
ChatGLM3-6B共有以下参数可以设置 max_length: 模型的总token限制,包括输入和输出的tokens temperature: 模型的温度。温度只是调整单词的概率分布。其最终的宏观效果是,在较低的温度下,我们的模型更具确定性,而在较高的温度下,则不那么确定。 top_p: 模型采样策略参数。在每一步只从累积概率超过某个阈值 p 的...
max_length # 前面的 TFM self.transformer = ChatGLMModel(config, empty_init=empty_init, device=device) self.config = config self.quantized = False # 如果指定了量化位数则执行量化 if self.config.quantization_bit: self.quantize(self.config.quantization_bit, empty_init=True) def forward( self, ...
max_length=max_length, top_p=top_p, temperature=temperature):- chatbot[-1] = (parse_text(input), parse_text(response))+ chatbot[-1] = (parse_text(input), response)yield chatbot, history, past_key_values@@ -90,13 +91,12 @@def reset_state(): ...
generate(inputs, max_length=100, num_beams=4, temperature=0.7) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) 这段代码将加载ChatGLM3模型,并使用模型生成一段回复。你可以根据自己的需求对代码进行修改和扩展。 三、总结 本文详细介绍了如何在本地部署清华大模型ChatGLM3,包括硬件配置、...
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=512) outputs = model(**inputs) predictions = F.softmax(outputs.logits, dim=-1).argmax(dim=-1).tolist()[0] return predictions, inputs['input_ids'].tolist()[0] return predict app = Flask(_...
tokenizer.get_command("<|observation|>")] gen_kwargs = {"max_length": 500, "num_beams": 1, "do_sample": True, "top_p": 0.8, ...
python3 chat.py --model_path {your_path}/chatglm3-6b-ov-int4 --max_sequence_length 4096 --device CPU 如果开发者的设备中包含 Intel 的 GPU 产品,例如 Intel ARC 系列集成显卡或是独立显卡,可以在这个命令中将 device 参数改为 GPU,以激活更强大的模型推理能力。