max_new_tokens=1024, do_sample = True, top_p = 0.85, temperature = 1.0, repetition_penalty=1., eos_token_id=2, bos_token_id=1, pad_token_id=0) output = tokenizer.batch_decode(generate_ids)[0] print(output) 单LoRA权重合并(适用于 Chinese-LLaMA, Chinese-LLaMA-Plus, Chinese-Alpaca) ...
LLaMA3继续遵循设计理念,采用标准的Decoder-onlyTransformer结构,相较于LLaMA2,做出以下几点改进: LLaMA 3使用了一个包含128K(tokens)的分词器(tokenizer),这使得语言编码更加高效,从而显著提高了模型性能 LLaMA 3在8B和70B规模上均采用了分组查询注意力(grouped query attention, GQA)技术,提高推理效率 LLaMA 3在8K的...
temperature:用于抽样的温度,较高的温度将导致更具创意和想象力的文本,而较低的温度将导致更准确和实际的文本。 max_tokens:生成的最大令牌数。 n_parts:要将模型分割成的部分数。 verbose:打印详细输出。 最后,调用模型并传递提示。 python"你的文件名.py"...
llm = Llama(model_path="ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin", n_ctx=512, n_batch=126) def generate_text(prompt="Who is the CEO of Apple?",max_tokens=256,temperature=0.1,top_p=0.5,echo=False,stop=["#"],):output = llm(prompt,max_tokens=...
# we pass model parameters here toostopping_criteria=stopping_criteria,# without this model rambles during chattemperature=0.1,# 'randomness' of outputs, 0.0 is the min and 1.0 the maxmax_new_tokens=512,# max number of tokens to generate in the outputrepetition_penalty=1.1# without this ...
output = llm("Q: 法国的首都在哪里\n A: ", echo=True, max_tokens=6, temperature=0) debug(json.dumps(output, indent=2, ensure_ascii=False)) 输出 { "id":"cmpl-6d3e491e-716f-4e6c-b167-4f52e3f9786f", "object":"text_completion", ...
, "temperature": 0.8, "max_tokens": 512, } 响应架构 响应有效负载是具有以下字段的字典。 展开表 密钥类型描述 id string 完成的唯一标识符。 choices array 为输入提示生成的模型完成选项的列表。 created integer 创建完成时间的 Unix 时间戳(以秒为单位)。 model string 用于完成的 model_id。 object...
max_new_tokens=512, attention_mask=attention_mask, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,) generated_ids= [output_ids[len(input_ids):]forinput_ids, output_idsinzip(model_input.input_ids, generated_ids)] response= tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]print(f'{...
completion=util.openai().Completion.create(prompt="Once upon an AI",max_tokens=5,temperature=1.0...
model_kwargs={"temperature": temperature,"top_p": top_p, "max_new_tokens": 1000} return llm (prompt) def chat_completion ( messages: List [Dict], model = DEFAULT_MODEL, temperature: float = 0.6, top_p: float = 0.9, ) -> str: ...