{"role": "user", "content": prompt}]text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to('cuda')generated_ids = model.generate( model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, ...
prompt = "你是谁?" messages = [ # {"role": "system", "content": "现在你要扮演皇帝身边的女人--甄嬛"}, {"role": "user", "content": prompt} ] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) model_inputs = tokenizer([text], return_tensors...
prompt:用于生成响应的提示文本。 images(可选):包含多媒体模型(如llava)的图像的base64编码列表。 高级参数(可选): format:返回响应的格式。目前仅支持json格式。 options:模型文件文档中列出的其他模型参数,如温度(temperature)。 system:系统消息,用于覆盖模型文件中定义的系统消息。 template:要使用的提示模板,覆...
只回答公司名即可"ollama_llm=Ollama(model="qwen:7b")llm_chain=LLMChain(llm=ollama_llm,prompt=PromptTemplate.from_template(prompt_template))print(llm_chain("袜子"))#print(llm_chain.run("袜子"))# 加个.run也可
from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import CTransformers 从LLAma 2 模型获取响应的函数 def getLLamaresponse(input_text,no_words,post_style): try: llm = CTransformers(model='models/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q8_0.bin', ...
设置Prompt规范输出 fromlangchain_core.promptsimportPromptTemplateprompt=PromptTemplate(input_variables=['context','question'],template="""You are an assistant for question-answering tasks. Use the following pieces of retrieved context to answer thequestion. you don't know the answer, just say you ...
需要使用tokenizer.apply_chat_template获取指令微调模型的prompt template: from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizerimport torchdevice = "cuda" # the device to load the model ontomodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct",torch_dtype=torch.b...
from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import CTransformers 从LLAma 2 模型获取响应的函数 def getLLamaresponse(input_text,no_words,post_style): try: llm = CTransformers(model='models/llama-2-7b-chat.ggmlv3.q8_0.bin', ...
"prompt": "请分别翻译成中文、韩文、日文 -> Meta Llama 3: The most capable openly available LLM to date", "stream": false }' 参数解释如下: model(必需):模型名称。 prompt:用于生成响应的提示文本。 images(可选):包含多媒体模型(如llava)的图像的base64编码列表。
Chain允许我们将多个组件组合在一起,以创建一个单一的、一致的应用程序。例如,可以创建一个Chain,它接受用户输入,使用Prompt Template对其进行格式化,然后将格式化后的响应传递给LLM。我们可以通过将多个Chain组合在一起,或者与其他组件组合在一起...