tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('llama-base') 请确保你已经正确安装了PyTorch和Hugging Face的Transformers库。你可以使用以下命令来安装: pip install torch transformers 如果问题仍然存在,请检查你的Python环境和依赖包是否与LLaMA模型兼容。有时候,不同版本
in LlamaTokenizer.get_spm_processor(self, from_slow) 196 if self.legacy or from_slow: # no dependency on protobuf 197 print("legacy") --> 198 tokenizer.Load(self.vocab_file) 199 return tokenizer 201 with open(self.vocab_file, "rb") as f: File /usr/...
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(lora_model_path) lora_model_path这一项不是string类型 运行命令有参数项目为: –lora_model ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-7b 后面的ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-7b是huggingface名字 我修改为了 –lora_model ziqingyang/chinese-llama-plus-lora-7b 也就...
TypeError: not a string 错误原因与这个地方类似: https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct/discussions/51 修改为: use AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_auth_token=token) don not have the error 把src/utils/general_utils.py的get_model_tokenizer_trainer改为下面这样,...
loader: - kv 20: tokenizer.ggml.add_space_prefix bool = false llama_model_loader: - kv 21: tokenizer.ggml.add_bos_token bool = false llama_model_loader: - kv 22: tokenizer.ggml.model str = gpt2 llama_model_loader: - kv 23: tokenizer.ggml.pre str ...
src/llmtuner/data/template.py的get_template_and_fix_tokenizer方法。 函数主要做了以下几件事情: 根据输入的 name,获取相应的模板,如果没有提供 name 或提供的 name 不存在,则使用默认模板 "vanilla"。 如果模板指示需要替换 EOS(End of String)标记,且模板还指定了停用词,则取出第一个停用词在分词器中...
pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) 我们加载测试数据集,它包含了我们之前保留的20个样本,并以对话风格格式化数据。但这次我们省略了助手消息,并将其格式化为Hugging Face数据集: def create_input_prompt(sample): return { "messages": [ {"role": "system","content": sys...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) dataset = load_dataset("glaiveai/glaive-function-calling-v2",split="train") def cleanup(input_string): arguments_index = input_string.find('"arguments"') if arguments_index == -1: ...
1 ) print (pipe(prompt_template)[ 0 ][ ' generated_text' ]) tok = tokenizer( "prompt_...
首先加载并准备模型的tokenizer,同时定义必要的padding token和相关参数。 from transformers import AutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) # 定义padding token和相关参数 # 这些是训练器后续所需的配置 tokenizer.pad_token = "<|finetune_right_pad_id|>" ...