filename)llm=Llama(model_path="ggml-vicuna-7b-1.1-q4_1.bin",n_ctx=512,n_batch=126)defgenerate_text(prompt="Who is the CEO of Apple?",max_tokens=256,temperature=0.1,top_p=0.5
max_tokens=max_tokens, temperature=temperature, top_p=top_p, echo=echo, stop=stop, ) output_text = output["choices"][0]["text"].strip() return output_text llm对象有几个重要的参数: prompt:模型的输入提示。该文本被标记并传递给模型。 max_tokens:该参数用于设置模型可以生成的令牌的最大数量。
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=...
llm=SagemakerEndpoint(endpoint_name=endpoint_name,region_name="us-east-1",model_kwargs={"max_new_tokens":500,"top_p":0.1,"temperature":0.4,"return_full_text":False},content_handler=content_handler,endpoint_kwargs={"CustomAttributes":"accept_eula=true"}) 当端点可用时,LLM可以测试它是否按预...
max_tokens:文本生成的最大长度。 presence_penalty:(阻止调整: [-2,2] ),防止模型引入新的话题。控制文本同一词汇重复情况。当此参数值大于0时,将鼓励模型生成不同的单词,并尽可能避免使用已经在之前生成的文本中出现过的单词。如果presence_penalty值越大,生成的文本中不同单词的数量可能越多。如果presence_penal...
Please, answer in pirate-speak."},]outputs = pipe( messages, max_new_tokens=256, do_sample=False,)assistant_response = outputs[]["generated_text"][-1]["content"]print(assistant_response)# Arrrr, me hearty! Yer lookin' fer a bit o' information about meself, eh? Alright then...
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=...
, "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_output 8196 替换成: int erpreter --model openrouter/meta-llama/llama -3 -70 b-instruct -y --context_window 200000 --max_tokens 8196 --max_output 8196 具体的安装配置方式,请参考《如何用 Claude 3 Haiku 帮你低成本快速自动分析数据?》这篇文章。
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...