kv cache是用past_key_values变量来存储的,在use_cache为True时使用(config里默认即为True): llama源代码中的注释 llama default config past_key_values作为LlamaForCausalLM的forward函数的一个参数,在generate时不断传递。同时另一参数cache_position用来记录input sequence tokens的位置。 LlamaForCausalLM类的forward...
hidden_states, self_attn_weights, present_key_value = self.self_attn( hidden_states=hidden_states, attention_mask=attention_mask, position_ids=position_ids, past_key_value=past_key_value, output_attentions=output_attentions, use_cache=use_cache, **kwargs, ) # 残差与新的hidden_states相加 hid...
past_key_values.shape可以理解为tupple[][]格式,打印其形状如下: print(len(res[1]), len(res[1][0]), res[1][0][0].shape) 16 2 torch.Size([4, 16, 30, 128]) 这里的16指的是有16层,2指的是key和value的cache,4指的是batch_size,16指的是注意力的头数,30指的是seq_length,128指的是...
cos, sin)#LlamaAttention的forward中在计算attention之前先计算旋转位置编码ifpast_key_valueisnotNone:#sin and cos are specific to RoPE models; cache_position needed for the static cachecache_kwargs = {"sin": sin,"cos": cos,"cache_position": cache_position} ...
value, self.n_heads, multiquery=True, )returnself.out_proj(context), attn_weights, past_key_value 与LLM Foundry 中实现的多头自注意力代码相对比,其区别仅在于建立Wqkv 层上: 深色代码主题 复制 #MultiHeadAttentionself.Wqkv= nn.Linear( #Multi-HeadAttention的创建方法 ...
其中,zeros()函数创建了(tgt_len,past_key_value_length)的全零矩阵,用cat()在mask前添加了一个全0块。 最终将遮罩的维度扩展为四维形状(bsz, 1, tgt_len, tgt_len + past_key_values_length),并返回。 来源:https://blog.csdn.net/m0_75077001/article/details/140800227 ...
atc --framework=5 --model='xxx.onnx'--output='xxx' --input_format=ND --input_shape='input_ids:batch,seq_len;attention_mask:batch,seq_len+kv_len;position_ids:batch,seq_len;past_key_values:n_layer,2,batch,n_head,kv_len,head_dim' --log=debug --soc_version=Ascend310B1 --precisio...
past_key_value: Optional[Tuple[torch.Tensor]] = None, output_attentions: bool = False, use_cache: bool = False, ) -> Tuple[torch.Tensor, Optional[torch.Tensor], Optional[Tuple[torch.Tensor]]]: bsz, q_len, _ = hidden_states.size() if self.config.pretraining_tp > 1: key_value_...
俗话说,魔鬼隐藏在细节中,深入理解Llama模型的的源码细节,将会帮助你打通和开源LLM模型相关的基础原理(如旋转位置编码以及长度外推),并让你熟悉各种参数的配置和使用(如past_key_value,attention_mask的使用等等)。 一,准备数据 importrandom importnumpy as np ...
(config.hidden_size,eps=config.rms_norm_eps)self.post_attention_layernorm=LlamaRMSNorm(config.hidden_size,eps=config.rms_norm_eps)defforward(self,hidden_states:torch.Tensor,attention_mask:Optional[torch.Tensor]=None,position_ids:Optional[torch.LongTensor]=None,past_key_value:Optional[Tuple[torch....