复制 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,这个...
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...
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...
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:print (f"{seq ['generated_text']}") 步骤4:运行 Llama 现在...
"do_sample":True, "top_k":50, "top_p":0.95, "temperature":0.3, "repetition_penalty":1.3, "eos_token_id":tokenizer.eos_token_id, "bos_token_id":tokenizer.bos_token_id, "pad_token_id":tokenizer.pad_token_id } generate_ids = model.generate(**generate_input) ...
outputs = model.generate(input_ids=input_ids,max_new_tokens=100,do_sample=True,top_p=0.9,temperature=0.5) #Printthe resultprint(f"Prompt:\n{prompt}\n")print(f"Generated instruction:\n{tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy(), skip_special_tokens=True)[0][len(prompt):]}...
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。
max_new_tokens=200, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.1,)output = output[].to("cpu")print(tokenizer.decode(output))使用 TGI 和推理终端 TGI 是 Hugging Face 开发的生产级推理容器，可用于轻松部署大语言模型。它包含连续批处理、流式输出、基于张量并行的多 GPU 快速推理以及生产...
{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=True, top_p=0.9,temperature=0.9) ...
"do_sample": True, #是否采样 "top_k": 50, #采样的top_k "top_p": 0.95, #采样的top_p "temperature": 0.3, #采样的temperature "repetition_penalty": 1.3, #重复惩罚 "eos_token_id": tokenizer.eos_token_id, #结束token "bos_token_id": tokenizer.bos_token_id, #开始token "pad_token...