temperature (float): Sampling temperature to use. max_tokens (int): Maximum number of tokens to generate. """ model: str = "togethercomputer/llama-2-7b-chat" together_api_key: str = os.environ["TOGETHER_API_KEY"] temperature: float = 0.7 max_tokens: int = 512 @property def _llm_ty...
tiling - 注意力计算被重新构造,将输入分割成块,并通过在输入块上进行多次传递来递增地执行softmax操作。 recomputation - 存储来自前向的 softmax 归一化因子,以便在反向中快速重新计算芯片上的 attention,这比从HBM读取中间矩阵的标准注意力方法更快。 由于重新计算,这虽然导致FLOPS增加,但是由于大量减少HBM访问,Fla...
{"model": "llama2", "prompt": "I need your help writing an article. I will provide you with some background information to begin with. And then I will provide you with directions to help me write the article.", "temperature": 0.0, "best_of": 1, "n_predict": 34, "max_tokens"...
max_img_per_msg = 2 # 设置采样参数 sampling_params = SamplingParams(max_tokens = 2048) # 初始化LLM实例,配置关键参数 llm = LLM( model = model_name, tokenizer_mode = "mistral", # 指定分词器模式 load_format = "mistral", # 设置加载格式 config_format = "mistral", # 配置文件格式 dtype...
LLM推理 LLM 推理是一个迭代过程，在每个新前馈循环后获得一个额外的完成标记。例如，如果您提示一个...
max_tokens:该参数用于设置模型可以生成的令牌的最大数量。此参数控制文本生成的长度。默认值是128个token。 temperature:温度,介于0和1之间。较高的值(如0.8)将使输出更加随机,而较低的值(如0.2)将使输出更加集中和确定。缺省值为1。 top_p:温度采样的替代方案,称为核采样,其中模型考虑具有top_p概率质量的标记...
max_tokensinteger要在响应中生成的最大令牌数。 默认为 inf。否 温度FLOAT所生成文本的随机性。 默认值为 1。否 stoplist所生成文本的停止序列。 默认值为 null。否 top_pFLOAT使用所生成令牌中首选项的概率。 默认值为 1。否 presence_penaltyfloat用于控制模型重复短语的行为的值。 默认为 0。否 ...
$ curl http://localhost:8000/v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "lmsys/vicuna-7b-v1.3","prompt": "San Francisco is a","max_tokens": 7,"temperature": 0}' 有关使用vLLM的更多方法,请查看快速入门指南: ...
关于vllm可以处理的知识库文本的最大长度,是由MAX_TOKENS变量决定的,如search_knowledge_base_iter函数中所见。然而,给定的上下文中并未提供MAX_TOKENS的实际值,这意味着无法从提供的信息中确定具体的最大长度(以token为单位)。 max_tokens=MAX_TOKENS, 源码: server/agent/tools/search_knowledgebase_complex.py ...
(text) unique_tokens =set(ids)# map all tokens we see to a unique emoji id_to_emoji = {id: emoji for emoji, id in zip(emojis, unique_tokens)} # do the translatation lines = [] for i in range(0, len(ids), max_per_row): lines.append(''.join([id_to_emoji[id] for id ...