AI代码解释 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,)forseqinsequences:print(f"{seq ['generated_text']}") 步骤4:运行 Llama 现在...
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...
我们来再次用随机样本加载一次数据集，试着来生成一条指令。from datasets import load_dataset from random import randrange# 从hub加载数据集并得到一个样本dataset = load_dataset("databricks/databricks-dolly-15k", split="train")sample = dataset[randrange(len(dataset))]prompt = f"""### Instruction:Use...
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 ...
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 ...
input_ids.to('cuda') generate_input = { "input_ids":input_ids, # prompt,输入部分 "max_new_tokens":512, # 新生成的句子的token长度 "do_sample":True, # 是否采样,相当于每次不再是选择top k(beam num)个概率最大的,而是加了一些采样 "top_k":50,#在随机采样(random sampling)时,前top_k...
do_sample=True, num_beams=1, repetition_penalty=1.1, max_new_tokens=400 ) # 参数解释 temperature:文本生成的随机性,temperature越大随机性越高,设置为0,则相同的提示会产生相同的结果。0温度相当于 argmax 似然,而无限温度相当于均匀采样。 top_k: 从概率最高的 k 个单词中进行随机采样 ...
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。
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{prompt}\n") print(f"Generated instruction:\n{tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True)[0][len(pr...