在脚本中添加以下内容,以提供输入以及如何运行 pipeline 任务的信息: sequences = pipeline ('I have tomatoes, basil and cheese at home. What can I cook for dinner?\n',do_sample=True,top_k=10,num_return_sequences=1,eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,max_length=400,)for seq in sequences...
在定义了 pipeline 任务后,还需要提供一些文本提示,作为 pipeline 任务运行时生成响应(序列)的输入。下面示例中的 pipeline 任务将 do_sample 设置为 True,这样就可以指定解码策略,从整个词汇表的概率分布中选择下一个 token。本文示例脚本使用的是 top_k 采样。 通过更改 max_length 可以指定希望生成响应的长度。将...
在脚本中添加以下内容,以提供输入以及如何运行 pipeline 任务的信息: sequences = pipeline ('I have tomatoes, basil and cheese at home. What can I cook for dinner?\n',do_sample=True,top_k=10,num_return_sequences=1,eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,max_length=400,)for seq in sequences...
num_beams: 每一时间步选择num_beams个词,并从中最终选择出概率最高的序列 Beam-search:do_sample = False, num_beams>1 Multinomial sampling(多项式采样): 每一个时间步,根据概率分布随机采样字(每个概率>0的字都有被选中的机会)。do_sample = True, num_beams = 1 Beam-search multinomial sampling:结合...
do_sample = True, top_p = 0.85, temperature = 1.0, repetition_penalty=1., eos_token_id=2, bos_token_id=1, pad_token_id=0) output = tokenizer.batch_decode(generate_ids)[0] print(output) 单LoRA权重合并(适用于 Chinese-LLaMA, Chinese-LLaMA-Plus, Chinese-Alpaca) ...
在定义了 pipeline 任务后,还需要提供一些文本提示,作为 pipeline 任务运行时生成响应(序列)的输入。下面示例中的 pipeline 任务将 do_sample 设置为 True,这样就可以指定解码策略,从整个词汇表的概率分布中选择下一个 token。本文示例脚本使用的是 top_k 采样。
do_sample=True, top_k=10, num_return_sequences=1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, max_length=400, ) for seq in sequences: print (f"{seq ['generated_text']}") 步骤4:运行 Llama 现在,这个脚本已经可以运行了。保存脚本,回到 Conda 环境,输入 ...
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=100, do_sample=True, top_p=0.9,temperature=0.5) # Print the result print(f"Prompt:\n\n") print(f"Generated instruction:\n") 结果如下: Prompt: ### Instruction: Use the Task below and the Input given to write the Response...
为了对话的多样性,对话推理采用的是do sample的模式,结果具有随机性;只要回答是可以理解的句子,而不是乱码,说明你加载的参数和推理是正常的,优于随机性的原因,readme里的不一致也是正常的;你可以尝试一下,每次clear对话后问相同的问题,每次的答案也都不一样; faneyy 回复 闻江 10个月前 但是这个回答效果太差...
used to generate the input using an LLM. ### Input:{sample['response']}### Response:"""input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True).input_ids.cuda()# with torch.inference_mode():outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_new_tokens=100, do_sample=...