这个项目作为一个LLM (Large Language Model) API封装器的代理框架,涉及到大量的API访问请求,这正是使用异步编程的主要原因之一。在这个上下文中,异步编程的使用主要带来以下几个关键优势: 提高并发性:异步编程允许程序在等待API响应时不会阻塞,能够同时处理多个API请求。这对于需要与服务器频繁交互的应用来说非常重要,...
# Load the pretrained Transformer model pretrained_model_name = 'bert-base-uncased' pretrained_model = TransformerModel.from_pretrained(pretrained_model_name) # Modify the pretrained model for a specific downstream task pretrained_model.config.num_labels = 2 # Number of labels for the task # Exam...
model_path="./llama-2-7b-chat.ggmlv3.q4_0.bin", temperature=0.75, max_tokens=2000, top_p=1, callback_manager=callback_manager, verbose=True, )#4.提问prompt ="""Question: who are you?"""llm(prompt) 其它支持的 LLMs:https://python.langchain.com/docs/integrations/llms 2)对文档作...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6,7 python -m vllm.entrypoints.api_server --model /data-ai/model/llama2/...
在语音识别阶段:第一步,加载预处理器 processor 和语音识别模型 recog_model。本示例中使用的识别模型 Whisper 是一个 Transformers 模型。只需使用 BigDL-LLM 中的 AutoModelForSpeechSeq2Seq并设置参数 load_in_4bit=True,就能够以 INT4 精度加载并加速这一模型,从而显著缩短模型推理用时。processor = Whisper...
其一,LLM的 Tokenizer对数字切分问题 早期LLM的Tokenizer一般不会对数字进行特殊处理,经常把连续的若干...
在语音识别阶段:第一步,加载预处理器 processor 和语音识别模型 recog_model。本示例中使用的识别模型 Whisper 是一个 Transformers 模型。 只需使用 BigDL-LLM 中的AutoModelForSpeechSeq2Seq并设置参数load_in_4bit=True,就能够以 INT4 精度加载并加速这一模型,从而显著缩短模型推理用时。
python3-m llama_cpp.server --model models/7B/llama-2-7b-chat.Q5_K_M.gguf 将环境变量MODEL设置为下载模型的路径。然后运行openai_client.py脚本就可以访问我们的查询服务器。openai_client.py使用OpenAI库调用LLM服务器并打印响应。 messages=[ {"role":"system...
2)聊天模型( Chat Model): 聊天模型由语言模型支持,但具有更结构化的 API。他们将聊天消息列表作为输入并返回聊天消息。这使得管理对话历史记录和维护上下文变得容易。 3)文本嵌入模型(Text Embedding Models): 这些模型将文本作为输入并返回表示文本嵌入的浮点列表。这些嵌入可用于文档检索、聚类和相似性比较等任务。
python复制代码 trainer.train() 完成Weights & Biases(W&B)会话,并为推断配置模型。 wandb.finish() model.config.use_cache = True 我们在两种类型的GPU加速器上训练了模型。看起来P100的速度是T4 2X的两倍。 保存模型 接下来,我们将把模型适配器保存在本地,然后上传到Hugging Face hub。push_to_hub命令将创...