在LLM的config.json基本都会有一个参数use_cache,其默认是True。它作用是控制LLM在输出编码(decoding)时是否要使用一个缓存cache之前计算过的key、value的机制去起到加速LLM推理的速度作用,具体在代码中实现该机制的关键变量就是past_key_value。 例如如下图,在llama2的实现中,其Attention计算过程中就使用到了变量pas...
use_cache=False): transformer_outputs = self.rwtranrsformer( input_ids, past_key_values=past_key_values, attention_mask=attention_mask, inputs_embeds=inputs_embeds, use_cache=use_cache, **kwargs) hidden_states = transformer_outputs[0] rewards = self.v_head(hidden_states).squeeze(-1) #...
use_cache=False, # False if gradient_checkpointing=True **default_args ) model.gradient_checkpointing_enable()LoRA LoRA是微软团队开发的一种技术,用于加速大型语言模型的微调。他们在GPT-3 175B上实施了这种方法,并大大减少了训练参数的数量。 他们的方法冻结预训练模型的所有参数,并将新的可训练参数嵌入到...
use_cache 开启KV Cache。 true 您可以使用Python的requests库来构建自己的客户端,示例代码如下。您可以通过命令行参数--prompt来指定请求的内容,例如:python xxx.py --prompt "What is the capital of Canada?"。 import argparse import json from typing import Iterable, List import requests def post_http_re...
use_cache = False, ) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelpath, use_fast = False) # Setup for ChatML model, tokenizer = setup_chat_format(model, tokenizer) if tokenizer.pad_token in [None, tokenizer.eos_token]: tokenizer.pad_token = tokenizer.unk_token ...
use_cache 开启KV Cache。 true 您可以使用Python的requests库来构建自己的客户端,示例代码如下。您可以通过命令行参数--prompt来指定请求的内容,例如:python xxx.py --prompt "What is the capital of Canada?"。 import argparse import json from typing import Iterable, List import requests def post_http_re...
jupyterRUN pip3 install tensorrt_llm -U --extra-index-url https://pypi.nvidia.comRUN pip3 install --upgrade jinja2==3.0.3 pynvml>=11.5.0RUN rm -rf /var/cache/apt/ && apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/* && \ rm -rf /root/.cache/pip/ ...
--load_quant quant_cache/$MODEL-w4-g128-awq.pt 第一步生成 scale 和 clip 数据并保存文件。 第二步为加载第一步生成的量化系数,并评估量化性能。 第三步加载第一步生成的量化系数,对模型真实权重进行量化和保存量化模型权重。 第四步为评估真实量化模型。
Use thellm-semantic-cache-lookuppolicy to perform cache lookup of responses to large language model (LLM) API requests from a configured external cache, based on vector proximity of the prompt to previous requests and a specified similarity score threshold. Response caching reduces bandwidth and proc...
modelpath,torch_dtype=torch.bfloat16,attn_implementation= "flash_attention_2",device_map= "auto",use_cache= False, )tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(modelpath,use_fast= False)# Setup for ChatMLmodel, tokenizer = setup_chat_format(model, tokenizer)iftokenizer.pad_token in [None, tok...