print(client.generate(prompt, max_new_tokens=17 temperature=0.95).generated_text) 3.CTranslate2 CTranslate2 是一个 C++ 和 Python 库,用于使用 Transformer 模型进行高效推理。在 CPU 和 GPU 上快速高效地执行,支持多种 CPU 架构,一些优化技术:layer fusion, padding removal, batch reordering, in-place ...
使用LangChain调用本地部署的Llama2 下面的示例将使用LangChain的API调用本地部署的Llama2模型。 fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIchat_model=ChatOpenAI(openai_api_key="EMPTY",openai_api_base="http://localhost:8000/v1",max_tokens=256) 由于本地部署的llama-cpp-python提供了类OpenAI的API,因此可以...
模型调用我们采用了 Towhee 框架最新提供的 Llama_2 算子,仅需要几行代码就能使用 Llama2,并且能方便地搭配数据预处理编辑组装 prompt。 代码语言:javascript 复制 from towheeimportops chat=ops.LLM.Llama_2('path/to/model_file.bin',max_tokens=2048,echo=True)message=[{"question":"Building a website can...
max_length=args.max_sequence_length) output_text = tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0] 这里再简单介绍下什么是 Optimum。Optimum 库是 Hugging Face 为了方便开发者在不同的硬件平台部署来自 Transformer 和 Diffuser 库的模型,所打造的部署...
that can solve the Task.### Task:{instruction}### Input:{input}### Response:"""# Tokenize the inputinput_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True).input_ids.cuda()# Run the model to infere an outputoutputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=...
Llama2 支持的上下文长度多达 4096 个 token; Llama2 提供了微调好的 Llama2 chat,可以直接用于对话机器人场景。 当然,这并不意味着 Llama2 完美无缺。如大家所知,业界对于 LLM 的应用场景正处于探索阶段,在应用过程中仍有一定的局限性,例如会出现知识过期和幻觉 (hallucination) 等缺点。为此,AI 社区提出了一种...
· max_tokens: 生成句子的最大长度。 · top-k:从置信度对最高的k个答案中随机进行挑选,值越高生成答案的随机性也越高。 · top-p:从概率加起来为p的答案中随机进行挑选, 值越高生成答案的随机性也越高,一般情况下,top-p会在top-k之后使用。
· max_tokens: 生成句子的最大长度。 · top-k:从置信度对最高的k个答案中随机进行挑选,值越高生成答案的随机性也越高。 · top-p:从概率加起来为p的答案中随机进行挑选, 值越高生成答案的随机性也越高,一般情况下,top-p会在top-k之后使用。
2.5 推理示例 我们对LLM的参数进行设置，例如最大令牌（max_new_tokens）、最高k值（top_k）、温度（temperature）和重复惩罚（repetition_penalty）等等。最后，将prompt喂给模型。# 检查显存占用nvidia-smiinputs = tokenizer([f"Human:{prompt}\nAssistant:"], return_tensors="pt")input_ids = inputs["...
max_new_tokens– 指模型可以在其输出中生成的最大令牌数。 top_p– 指模型在生成输出时可以保留的令牌的累积概率 温度– 指模型生成的输出的随机性。温度大于 0 或等于 1 会增加随机性级别,而温度为 0 将生成最有可能的标记。 LLM应该根据LLM的用例选择超参数并对其进行适当的测试。 Llama 系列等型号要求LLM...