由于pipeline中设置了max_new_tokens=2,所以对“时政”这个词,仅能返回“时”和结束标识token,所以出现了上面的现象。这里可以将“时政”这个类别标签替换成“政治”这个标签;或者将max_new_tokens设置为3,同时增加一些后置处理逻辑。 图3 图4 4、调整“时政”标签后,微调效果(准确率90%); 这里没有对效果进行优...
to(device) print("Input tokens: ", inputs) outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50) response = tokenizer.decode(outputs[0]) print("Output response via generate:") print(response) elif test_method == 'pipeline': # Test model by using pipeline generator = pipeline("text-...
max_new_tokens=30, context_size=LLAMA3_CONFIG_8B["context_length"], top_k=1, temperature=0. print("Output text:\n", token_ids_to_text(token_ids, tokenizer)) Output text: Every effort_dead aeros Ingredients başında.extension clangmissions.esp 사진 Ek Pars til DoctorsDaoеньo...
# Run the model to infere an output 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...
skip_special_tokens=True) generate_kwargs = dict(model_inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=max_generated_tokens, do_sample=True, top_p=top_p, temperature=float(temperature), top_k=top_k, eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id) ...
max_new_tokens=200, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.1, ) output = output[0].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 快速推理以及生产级的日志...
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...
max_new_tokens– 指模型可以在其输出中生成的最大令牌数。 top_p– 指模型在生成输出时可以保留的令牌的累积概率 温度– 指模型生成的输出的随机性。温度大于 0 或等于 1 会增加随机性级别,而温度为 0 将生成最有可能的标记。 LLM应该根据LLM的用例选择超参数并对其进行适当的测试。 Llama 系列等型号要求LLM...
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...
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):]}...