eos_token tokenizer.padding_side = 'right' 加载了预训练的 Llama2 模型和分词器,模型从指定的路径加载,并设置了对应的硬件设备和量化配置。 配置分词器的填充符号为结束符号,并设置填充方向为右侧。 3. 训练参数和环境设置 args = TrainingArguments( output_dir="/content/drive/MyDrive/Machine Learning/...
很明显,tokenizer没有对这些示例进行填充。 我们可以通过简单地使用UNK标记作为填充标记来解决这个问题,如下所示: tokenizer.padding_side = "left" tokenizer.pad_token = tokenizer.unk_token input = tokenizer(prompts, padding='max_length', max_length=20, return_tensors="pt"); print(input) 在这个例子...
from huggingface_hub import loginfrom dotenv import load_dotenvimport os# Load the enviroment variablesload_dotenv()# Login to the Hugging Face Hublogin(token=os.getenv("HF_HUB_TOKEN"))PEFT、Lora和QLora 训练LLM的通常步骤包括:首先，对数十亿或数万亿个令牌进行预训练得到基础模型，然后对该模型进行微...
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token tokenizer.padding_side = "right" prompt = "Who wrote the book Innovator's Dilemma?" pipe = pipeline(task="text-generation", model=base_model, tokenizer=tokenizer, max_length=200) result = pipe(f"[INST] {prompt} [/INST]") print(result[0]['gen...
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token tokenizer.padding_side = "right" 下面是参数定义, # Activate 4-bit precision base model loading use_4bit = True # Compute dtype for 4-bit base models bnb_4bit_compute_dtype = "float16" # Quantization type (fp4 or nf4) ...
pad_id: 填充符(Padding)的id。当需要将多个序列长度对齐时,可以使用pad_id在较短序列后面填充。 聊天函数chat_completion 在进入generate函数之前,我们再看看chat_completion是如何实现的。 defchat_completion(self,dialogs:List[Dialog],temperature:float=0.6,top_p:float=0.9,max_gen_len:Optional[int]=None,log...
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token tokenizer.padding_side = "right" 在第2行使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained来(重新)加载基本模型。我们将在没有任何量化配置的情况下执行此操作,因为我们不需要对其进行微调,只是想将其与适配器合并。还在第13行重新加载标记器,并进行与之前在第13 - 14行中所...
login\(token=os.getenv\("HF\_HUB\_TOKEN"\)\) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. PEFT、Lora和QLora 训练LLM的通常步骤包括:首先,对数十亿或数万亿个令牌进行预训练得到基础模型,然后对该模型进行微调,使其专门用于下游任务。 参数高效微调(PEFT)允许我们通过微调少量额外参数来大大减少RAM和存储需求,因为所...
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token tokenizer.padding_side = "right" 下面是参数定义, # Activate 4-bit precision base model loading use_4bit = True # Compute dtype for 4-bit base models bnb_4bit_compute_dtype = "float16" # Quantization type (fp4 or nf4) ...
{model_path}") # BOS / EOS token IDs self.n_words: int = self.sp_model.vocab_size() self.bos_id: int = self.sp_model.bos_id() self.eos_id: int = self.sp_model.eos_id() self.pad_id: int = self.sp_model.pad_id() logger.info( f"#words: {self.n_words} - BOS ID:...