swift deploy --model_id_or_path qwen/Qwen-1_8B-Chat --max_new_tokens 128 --temperature 0.3 --top_p 0.7 --repetition_penalty 1.05 --do_sample true 调用: from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key='EMPTY', base_url='http://localhost:8000/v1', ) model_type = client.mode...
Assistant: """ response, history = model.chat(tokenizer, prompt, history=None) print(response) Qwen-14B-Chat-Int4 运行推理 同样需要先清理缓存 del model torch.cuda.empty_cache() 加载模型 import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = './weights/language...
importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'fromswift.llmimport(ModelType,get_vllm_engine,get_...
Based on the information you provided, it seems like you're encountering an issue where the context size exceeds the maximum context size allowed by the underlying LLM model in Langchain-Chatchat v0.2.10. This can indeed cause the LLM to return an empty result, especially when vllm is enab...
我们也支持使用自己的Agent数据集。数据集格式需要符合自定义数据集的要求。更具体地,Agent的response/system应该符合上述的Action/Action Input/Observation格式。 我们将MLP和Embedder加入了lora_target_modules. 你可以通过指定--lora_target_modules ALL在所有的linear层(包括qkvo以及mlp和embedder)加lora. 这通常是效果...
为了更方便解析OpenAI的响应数据，现在定义一个名为response的函数，该函数接受一个参数compl（可能是一个...
https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT/blob/main/dbgpt/model/parameter.py中没有Gemini的设置说明,无论怎么设置都无法正常使用。 db-gpt-webserver-1 | 2023-12-28 12:50:18 f23686563869 dbgpt.app.openapi.api_v1.api_v1[1] INFO get_chat_instance:conv_uid='91' user_input='你好' user_na...
T1.2、Transformers AutoModelForCausalLM T2、与 llama3 一起使用 T3、基于LangChain 框架使用 LLMs之LLaMA3:基于LangChain框架(需要重写构造函数和 _call 函数)集成Llama-3-8B-Instruct模型实现对话生成之代码实现 7、模型部署:包括FastApi、WebDemo、LM Studio结合Lobe Chat框架、Ollama框架、GPT4ALL框架 ...
作为ModelScope独立自研的开源轻量级tuner ResTuning,该技术在cv、多模态等领域均经过了系列验证,在训练效果和其他微调方法相当的情况下,可以做到显存节省30%~60%,为cv、多模态模型的训练提供了新的范式,在未来会应用在越来越多的场景上。 SWIFT 框架主要特征特性: ...
input_dim=768# e.g.,the hidden sizeofthe pre-trained model output_dim=768# e.g.,the output sizeofthe layer rank=8# The rank'r'forthe low-rank adaptationW=...# from pretrained networkwithshape input_dim x output_dimW_A=nn.Parameter(torch.empty(input_dim,rank))# LoRA weightAW_B...