即使不是你的 checkpoint,你也可以通过提交合并请求 (pull request)的方式为其添加chat_template。仅需将tokenizer.chat_template属性设置为 Jinja 模板字符串。完成后,推送更改就可以了! 如果你想在你的聊天应用中使用某 checkpoint,但找不到有关其使用的聊天格式的任何文档,你可能应该在 checkpoint 上提出问题或联系...
为了把用户的消息转成 LLM 所需的提示,大多数 LLM 分词器中都提供了一个名为chat_template的成员属性。 要了解不同模型的chat_template的详细信息,可访问我创建的space! ChatHuggingFace类对 LLM 进行了包装,其接受用户消息作为输入,然后用tokenizer.apply_chat_template方法构造出正确的提示。 fromlangchain_huggingfa...
为了改善上述训练后模型的行为,我们使用对话微调,即使用对话模板来加工训练数据。 在transformers中的tokenizer中引入了apply_chat_template方法,我们来看个简单的例子: fromtransformersimportAutoTokenizermodel_id="./models/Qwen1.5-7B"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)print("默认模板: ")print(tokenize...
But base model do not have chat template in Huggingface. So can I use chat template of my interest to fine tune the model for my downstream task? or it is advisable to use the chat template of the llama 3.1 instruct model to llama3.1 base model for fine tuning? Can someone please clar...
I saw that openchat has this chat template for Huggingface chat ui: { "name": "openchat/openchat-3.5-0106", "displayName": "openchat/openchat-3.5-0106", "description": "OpenChat 3.5 is the #1 model on MT-Bench, with only 7B parameters.",...
(but Improper) Chat Template ###')# raising error#print(toker.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True))print('### Corrected Chat Template ###')chat_template=open('./chat_templates/mistral-instruct.jinja').read()chat_template=chat_template.replace(' ',...
默认情况下,将从常用模板列表中自动选择一个模板。它将根据内置的tokenizer.chat_template存储在GGUF文件的元数据进行选择。 如果你的GGUF文件没有内置模板,或者你想自定义聊天模板,可以在存储库中创建一个名为template的新文件。模板必须是Go模板,而不是Jinja模板。下面是一个例子: ...
1.7万 15 25:30 App 在阿里云上部署chatGLM2和langchain chatGLM2 1.3万 6 8:51 App #1 自动化AI框架Langchain教学,什么是langchain,什么是prompt template #1 1.3万 159 7:51:00 App Huggingface到底多牛?利用好他,能帮你解决80%的问题!迪哥带你核心模块解读+预训练模型!学不会来找我!-NLP、huggingfa...
{"role":"user","content":"List the steps to bake a chocolate cake from scratch."}]input_text=tokenizer.apply_chat_template(messages,tokenize=False)print(input_text)inputs=tokenizer.encode(input_text,return_tensors="pt").to("cuda")outputs=model.generate(inputs,max_new_tokens=100,...
"chatPromptTemplate" : "{{#each messages}}{{#ifUser}}User: {{content}}{{/ifUser}}<end_of_utterance>\nAssistant: {{#ifAssistant}}{{content}}\n{{/ifAssistant}}{{/each}}", "parameters": { "temperature": 0.1, "top_p": 0.95, ...