encoder_repetition_penalty,默认为1。当输出和输入比较相似的时候给予惩罚。这是希望模型不要单纯复述输入。值越大惩罚越大。 length_penalty,默认为1。length_penalty作为句子长度的指数,然后除以分数(即结果作为分母,分数作为分子)。因为分数是序列概率的似然函数(负数),所以length_penalty等于0的时候,不同长度句子结果...
repetition_penalty=1.02, stop_sequences=["\nUser:", "<|endoftext|>", ""], ) # prompt prompt = "What can you do in Nuremberg, Germany? Give me 3 Tips" stream = client.generate_stream(prompt, **gen_kwargs) # yield each generated token for r in stream: # skip special tokens if...
vicuna 13b在16bit加载模型时将消耗24G的显存,进行推理时,将超过24G 显存。为了减少显存消耗,一种方案是使用8bit,一种是使用最近的vllm技术,可以使GPU 的使用量减半,还有就是使用accelerate库将模型的权重进行拆分,一部分分配到GPU 上,一部分分配到CPU 上,具体的代码如下。 import os import pathlib import datetim...
[System.Text.Json.Serialization.JsonPropertyName("repetition_penalty")]publicfloat? RepetitionPenalty {get;set; } Property Value Nullable<Single> Attributes JsonPropertyNameAttribute Remarks This may not be supported by all models/inference API. ...
repetition_penalty=1.1 ) print(pipe(prompt_template)[0]['generated_text']) 速度快了不少,效果也还可以,连markdown格式都弄出来了.. Neural networks with attention have been used with great success in natural language processing. ## Attention Attention is a mechanism for selecting important inform...
在这个示例中,我们调整了一些关键参数(如temperature、top_k、top_p和repetition_penalty),以增加生成文本的多样性。 本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后...
add_special_tokens=False).input_idsgenerated_ids=model.generate(# 这里完全兼容transformers的generate函数input_ids,max_length=64+input_ids.shape[1],decoder_start_token_id=tokenizer.cls_token_id,eos_token_id=tokenizer.sep_token_id,output_scores=True,temperature=1,repetition_penalty=1.0,top_k=50,...
curl localhost:3000/generate \ -X POST \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "inputs": "I saw a puppy a cat and a raccoon during my bike ride in the park", "parameters": { "repetition_penalty": 1.3, "grammar": { "type": "json", "value": { "properties": { "lo...
prompt_text = "今天天气很不错," encoded_prompt = tokenizer.encode(prompt_text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") output_sequences = model.generate( input_ids=encoded_prompt, max_length=100, temperature=1.0, top_k=50, top_p=0.95, repetition_penalty=1.0, do_sample=True, num...
inference_results = beam_search.generate([data], max_length=100, repetition_penalty=1.1) for res in inference_results: print(res) # output: # {'input': '今天天气是真的', 'prompt': '往后写一句话', '<ans>': {'<mask>': '好啊!'}} # {'input': '北京市气象台提示,4月12日午后偏...