# Log in using a personal access token from huggingface.co/settings/tokensfromhuggingface_hubimportloginlogin(token='hf_XXX')importtorchfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,pipeline# Adjust according to your device capabilitiesdevice=torch.device("cpu")# device = torch.device("cuda"...
pad_token = tokenizer.eos_token # 设置填充令牌为结束令牌 tokenizer.padding_side = "right" # 设置填充方式为右侧 现在,你可以像加载其他Llama 2模型一样,从Hub加载这个模型进行推理。也可以重新加载它进行更多的微调。 如果你认真对待模型微调,推荐使用脚本而不是 Notebook。你可以在Lambda Labs、Runpod、Vast...
= 1: raise ValueError("Cannot handle batch sizes > 1 if no padding token is defined.") if self.config.pad_token_id is None: sequence_lengths = -1 else: if input_ids is not None: sequence_lengths = (torch.eq(input_ids, self.config.pad_token_id).long().argmax(-1) - 1).to( ...
llama_token* enc_input_buf =embd_inp.data();if(llama_encode(ctx, llama_batch_get_one(enc_input_buf, enc_input_size,0,0))) { LOG_TEE("%s : failed to eval\n", __func__);return1; } llama_token decoder_start_token_id=llama_model_decoder_start_token(model);if(decoder_start_toke...
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'{response} \n') ...
在第37行,我们设置tokenizer. pad_token = tokenizer. eos_token。将pad令牌与EOS令牌对齐,并使我们的令牌器配置更加一致。两个令牌(pad_token和eos_token)都有指示序列结束的作用。设置成一个简化了标记化和填充逻辑。 在第38行,设置填充边,将填充边设置为右可以修复溢出问题。
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token 接着,设置pyreft配置,然后使用pyreft.get_reft_model()方法准备好模型。 # get reft model reft_config = pyreft.ReftConfig(representations={ "layer": 8, "component": "block_output", "low_rank_dimension": 4, ...
大语言模型--Llama3 token结束符问题 背景 结束符是一个句子(prompt)的结尾标记,再大语言模型中,句子中的每个单词都会被编码成数字才能被模型处理。同样的,结尾标记也会被编码成一个数字。再Meta给的源码中,Llama3的结束符是-1(pad_id=-1,参考llama3/llama/tokenizer.py at main · meta-llama/llama3 (...
# 假设 pad_token 就是 eos_token() # 从右边填充 Once upon a time ... # 从左边填充 Once upon a time ... 1. 2. 3. 4. 5. 吃果冻不吐果冻皮 专注于AI工程化(LLM、MLOps、LLMOps、RAG、Agent)落地。 150篇原创内容 公众号 3.3 模型实例化 接下来就是实例化...
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) ...