这行代码创建了一个日志记录器,用于记录程序运行过程中的信 class Tokenizer: 这行代码定义了一个新的类,名为`Tokenizer`。 def __init__(self, model_path: str): 这是`Tokenizer`类的初始化函数,它接受一个参数`model_path`,表示SentencePiece模型的文件路径。 assert os.path.isfile(model_path), model_...
total_len = min(params.max_seq_len, max_gen_len + max_prompt_len) #最终要生成字总长度 pad_id = self.tokenizer.pad_id #填充字,在tokenizer中定义的填充字 # 生成一个shape 为(提示token的组数,total_len) 初始字符为pad_id的tokens tokens = torch.full((bsz, total_len), pad_id, dtype=to...
tokenizer=LlamaTokenizer.from_pretrained(args.checkpoint)tokenizer.add_special_tokens({'pad_token':'<PAD>'})model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(args.checkpoint)model.to(torch.bfloat16)model.train()# Prepare dataset train_dataset=AlpacaDataset(tokenizer=tokenizer,data_path=args.data_root)train_data...
首先需要在脚本中导入以下必要模块:LlamaForCausalLM 是 Llama 2 的模型类,LlamaTokenizer 为模型准备所需的 prompt,pipeline 用于生成模型的输出,torch 用于引入 PyTorch 并指定想要使用的数据类型。 import torch import transformers from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer 加载模型 接下来,用下载好...
dpo_trainer = DPOTrainer( model, # 经 SFT 的基础模型 model_ref, # 一般为经 SFT 的基础模型的一个拷贝 beta=0.1, # DPO 的温度超参 train_dataset=dataset, # 上文准备好的数据集 tokenizer=tokenizer, # 分词器 args=training_args, # 训练参数，如: batch size, 学习率等)...
在之前另一篇博客 以Llama-2为例,在生成模型中使用自定义LogitsProcessor中,介绍了怎样使用logits processor来改变生成过程中的概率,进而改变生成的结果。那么可以直接想到的是,把tokenizer中所有中文字符的概率调大一些,就可以强行要求模型生成中文了。 3.1 修改1 ...
标记符(Tokenizer)。我们使用了与 Llama 1 相同的标记化器;它采用了字节对编码(bytepair encoding, BPE)算法(Sennrich 等人,2016 年),使用了 SentencePiece 的实现(Kudo 和 Richardson,2018 年)。与 Llama 1 一样,我们将所有数字拆分为单个数字,并使用字节来分解未知的 UTF-8 字符。总词汇量为 32k 标记。
\n', do_sample=True, top_k=10, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=200,)for seq in sequences: print(f"Result: {seq['generated_text']}")Result: I liked "Breaking Bad" and "Band of Brothers". Do you have any recommendations...
return tokenizer.decode(generated_response[0], skip_special_tokens=True) 让我们看看我们的RAG管道将如何与示例查询一起工作: query = "What are the latest advancements in renewable energy?" response = rag_query(query) print("Response:", response) ...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) BitsAndBytesConfig,前面已经说了我们使用bitsandbytes进行量化。transformer库最近添加了对bitsandbytes的全面支持,因此使用BitsandBytesConfig可以配置bitsandbytes提供的任何量化方法,例如LLM.int8、FP4和NF4。将量化配置传递给AutoModelFor...