num_beams: 每一时间步选择num_beams个词,并从中最终选择出概率最高的序列 Beam-search:do_sample = False, num_beams>1 Multinomial sampling(多项式采样): 每一个时间步,根据概率分布随机采样字(每个概率>0的字都有被选中的机会)。do_sample = True, num_beams = 1 Beam-search multinomial sampling:结合...
generate_kwargs={ "do_sample": True, "temperature": 0.6, "top_p": 0.9, }, tokenizer_name="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", stopping_ids=stopping_ids, ) ## You can deploy the model on HF Inference Endpoint and use it # from llama_index.llms.huggingface import HuggingFaceInferen...
do_sample: false max_new_tokens: 512 实际使用py-spy查看传入的参数的时候,显示do_sample=true, 没有max_new_tokens,而max_len是我的cut off len.实际上我是想限制生成长度。 根据transformers源代码 https://github.com/huggingface/transformers/blob/8bd2b1e8c23234cd607ca8d63f53c1edfea27462/src/trans...
在定义了 pipeline 任务后,还需要提供一些文本提示,作为 pipeline 任务运行时生成响应(序列)的输入。下面示例中的 pipeline 任务将 do_sample 设置为 True,这样就可以指定解码策略,从整个词汇表的概率分布中选择下一个 token。本文示例脚本使用的是 top_k 采样。 通过更改 max_length 可以指定希望生成响应的长度。将...
do_sample=True, temperature=0.6, top_p=0.9, ) print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):]) 3.4 数据集部分放到后面一起说明 4. 原始模型直接推理 在进行后续的环节之前,我们先使用推理模式,先验证一下LLaMA-Factory的推理部分是否正常。LLaMA-Factory 带了基于gradio开发的ChatBot推理页面, 帮助做模...
max_new_tokens=200, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.1,)output = output[].to("cpu")print(tokenizer.decode(output))使用 TGI 和推理终端 TGI 是 Hugging Face 开发的生产级推理容器，可用于轻松部署大语言模型。它包含连续批处理、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理以及生产...
\n', do_sample=True, top_k=10, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=200,)for seq in sequences: print(f"Result: {seq['generated_text']}")Result: I liked "Breaking Bad" and "Band of Brothers". Do you have any recommendations...
"do_sample": true, "eos_token_id": [ 151645, 151643 ], "pad_token_id": 151643, "repetition_penalty": 1.1, "top_p": 0.8 } 07/23/2024 16:45:13 - INFO - llamafactory.model.model_utils.attention - Using torch SDPA for faster training and inference. ...
{"input_ids":input_ids,"max_new_tokens":512,"do_sample":True,"top_k":50,"top_p":0.95,"temperature":0.3,"repetition_penalty":1.3,"eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,"bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,"pad_token_id":tokenizer.pad_token_id}generate_ids=model.generate(**...
do_sample=True, top_k=40, top_p=0.95, temperature=0.8 ) generated_text = tokenizer.decode( outputs[0], skip_special_tokens=True ) # print(outputs) print(generated_text) inference(model, tokenizer) ''' Once upon a time, Hostย crimeine /\ könnenlinewidth measurementresol perfectly Tay...