num_ctx 默认配置 2048,相当于一次只能向模型输入 2k token,超过 2k 模型就无法记住。当 prompt 特别长时往往会出现问题。并且现在开源模型往往支持长上下文,默认配置会严重限制本地模型能力。 num_predict 默认配置 128,相当于每次模型只能生成小于 128 token 回复。无法生成长回复。 优化配置 以llama3.1:8b 模型为...
num_predict 生成文本时要预测的最大 Token 数。 (默认值: 128, -1 = 无限生成, -2 = 填充上下文) 整数 PARAMETER num_predict 42 top_k 减少生成无意义文本的概率。较高的值(例如 100)会给出更多样化的答案,而较低的值(例如 10)会更保守。(默认值: 40) 整数 PARAMETER top_k 40 top_p 与top-k...
/set parameter num_predict <int> Max number of tokens to predict /set parameter top_k <int> Pick from top k num of tokens /set parameter top_p <float> Pick token based on sum of probabilities /set parameter num_ctx <int> Set the context size /set parameter temperature <float> Set c...
"options": { "num_keep": 5, "seed": 42, "num_predict": 100, "top_k": 20, "top_p": 0.9, "min_p": 0.0, "tfs_z": 0.5, "typical_p": 0.7, "repeat_last_n": 33, "temperature": 0.8, "repeat_penalty": 1.2, "presence_penalty": 1.5, "frequency_penalty": 1.0, "mirostat...
"num_predict":100, "top_k":20, "top_p":0.9, "min_p":0.0, "tfs_z":0.5, "typical_p":0.7, "repeat_last_n":33, "temperature":0.8, "repeat_penalty":1.2, "presence_penalty":1.5, "frequency_penalty":1.0, "mirostat":1,
// Predict options used at runtime NumKeep int `json:"num_keep,omitempty"` Seed int `json:"seed,omitempty"` NumPredict int `json:"num_predict,omitempty"` TopK int `json:"top_k,omitempty"` TopP float32 `json:"top_p,omitempty"` TFSZ float32 `json:"tfs_z,omitempty"` TypicalP float...
"num_predict": self.config.max_tokens, "top_p": self.config.top_p } } if response_format: params["format"] = response_format if tools: params["tools"] = tools response = self.client.chat(**params) return self._parse_response(response, tools) 1 change: 1 addition & 0 deletion...
llama.cpp：基于C++重写了 LLaMa 的推理代码，是一种推理框架。支持动态批处理，支持混合推理。Ollama：...
"num_predict": 8192, "temperature": 1, "top_p": 0.95, "top_k": 40 } Ping Checks that the server is running. ❯ curl -f localhost:22434/api/ping -X HEAD Shutdown Gracefully shuts down the HTTP server and exits the process. ...
--num_train_epochs 3 \ --batch_size 128 \ --learning_rate 2e-5 \ --fp16 该脚本将加载预训练的LLaMA模型,准备训练数据集,并使用指定的超参数运行微调脚步。微调后的模型检查点将保存在 中output_dir。 主要参数设置如下: model_name:要微调的基础 LLaMA 模型,例如llama-7b ...