use_cache: Optional[bool] = False, ) -> Tuple[torch.FloatTensor, Optional[Tuple[torch.FloatTensor, torch.FloatTensor]]]: residual = hidden_states hidden_states = self.input_layernorm(hidden_states) # Self Attention hidden_states, self_attn_weights, present_key_value = self.self_attn( hidden...
当use_cache=True时,会返回这个参数,可选参数。 inputs_embeds:直接传入嵌入表示而不是input_ids,形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.FloatTensor,可选参数。 use_cache:是否使用缓存加速解码的布尔值,当设置为True时,past_key_values的键值状态将被返回,用于加速解码,可选参数。 output_att...
然后就是使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained加载基本模型,在第31行设置了model.config。use_cache为False,当启用缓存时可以减少变量。禁用缓存则在执行计算的顺序方面引入了一定程度的随机性,这在微调时非常有用。 设置model.config. pretraining_tp = 1不等于1的值将激活更准确但更慢的线性层计算,这应该更好...
use_cache: Optional[bool] =False, )->Tuple[torch.FloatTensor, Optional[Tuple[torch.FloatTensor, torch.FloatTensor]]]: residual=hidden_states hidden_states=self.input_layernorm(hidden_states) # Self Attention hidden_states, self_attn_weights, present_key_value=self.self_attn( hidden_states=hidden...
然后就是使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained加载基本模型,在第31行设置了model.config。use_cache为False,当启用缓存时可以减少变量。禁用缓存则在执行计算的顺序方面引入了一定程度的随机性,这在微调时非常有用。 设置model.config. pretraining_tp = 1不等于1的值将激活更准确但更慢的线性层计算,这应该更好...
[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_slicing = (self.num_key_value...
然后就是使用AutoModelForCausalLM.from_pretrained加载基本模型,在第31行设置了model.config。use_cache为False,当启用缓存时可以减少变量。禁用缓存则在执行计算的顺序方面引入了一定程度的随机性,这在微调时非常有用。 在第32行设置了model.config.pretraining_tp = 1这里的tp代表张量并行性,根据这里的Llama 2的提...
use_cache=True, return_dict_in_generate=True) output = model.tokenizer.decode(generation_output.sequences[0]) print(output) 参见我们 GitHub 仓库的更多详细信息这里。 请注意:它不是为像聊天这样的实时交互场景设计的,更适合用于数据处理和其他离线异步场景。
quantization_config=bnb_config, use_cache = False, device_map=device_map) model.config.pretraining_tp = 1 # Load the tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token ...
use_fast=False) self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(mode_name_or_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto") self.tokenizer.pad_token = self.tokenizer.eos_token # 初始化RAG组件 self.rag_tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained(rag_name_or_path) self....