inputs = {"input_ids":batch[0],"attention_mask":batch[1],"labels":batch[3]}if args.model_type !="distilbert":# XLM and RoBERTa don"t use segment_idsinputs["token_type_ids"] = (batch[2]if args.model_type in ["bert","xlnet"] else None) outputs = model(**inputs) outputs ...
各位大佬,目前mindie的pytorch examples里面的llama_FlashAttentionModel类我看只支持input ids输入,有可以支持input embeds输入的类吗wangchuanyi 帖子 82 回复 3014 您好,如果文档所述,如果没有说明,那就是暂时不支持。 1楼回复于2024-05-16 11:58:43 嘿咻 帖子 56 回复 270 暂时不支持 2楼回复于2024-05-...
函数名:build_model_input 函数传入参数: model_tokenizer:模型tokenizer,由平台从上传的模型中加载; messages:用户调用会话模型服务时传入的会话信息,当为会话模式时生效; kwargs:其他参数,目前未使用。当未来功能升级时,做向前兼容使用。 函数输出结果: token_ids: 转换后的一维token id数组,将用于喂入模型 样例...
input_ids: 序列输入,形状为(batch_size, sequence_length)。 attention_mask: 表示padding部分的掩码,形状同input_ids。 position_ids: 输入的位置编码,用于考虑序列中元素的顺序关系,形状同input_ids。 // inputs_embeds: 输入序列的词嵌入表示,形状为(batch_size, sequence_length, embedding_size)。 #缓存、...
base_model_prefix=""main_input_name="input_ids"_auto_class=None _no_split_modules=None _skip_keys_device_placement=None _keep_in_fp32_modules=None...def__init__(self,config:PretrainedConfig,*inputs,**kwargs):super().__init__()... ...
input_text ="translate English to German: How old are you?"input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda") outputs = model.generate(input_ids) print(tokenizer.decode(outputs[0])) Running the model on a GPU using different precisions ...
main_input_name:指定模型的主要输入名称,通常是 input_ids。 _init_weights方法:用于初始化模型权重的方法。 在这个基类中,大多数属性都被定义为 None 或空字符串,这些属性在具体的预训练模型类中会被重写或填充。接下来我们将看到如何使用 PretrainedModel 类定义 llama 模型。
调用from_pretrained 将从网上获取模型。当我们加载 bert-base-uncased时,我们会在日志中看到打印的模型定义。该模型是一个12层的深度神经网络! # Convert inputs to PyTorch tensors tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens]) segments_tensors = torch.tensor([segments_ids]) ...
inputs.position_ids+=past_length attention_mask=inputs.attention_mask attention_mask=torch.cat((attention_mask.new_ones(1,past_length),attention_mask),dim=1)inputs['attention_mask']=attention_mask history.append({"role":role,"content":query})foroutputsinself.stream_generate(**inputs,past_ke...
topk=5&input=input_image 请注意，在请求中添加参数时，参数名称必须与请求URL中的参数名称相同，否则...