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...
num_predict 生成文本时预测的最大token数量。 (Default: 128, -1 = infinite generation(无限制), -2 = fill context(根据上下文填充完整fill the context to its maximum)) int num_predict 42 top_k 减少生成无意义内容的概率。较高的值(例如,100)会使答案更加多样,而较低的值(如,10)则会更为保守。
"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<int> 生成的最大 tokens 数量,控制生成的文本长度。 top_k<int> 从前k个概率最高的 tokens 中挑选下一个 token。较低的值使生成更加确定性,较高的值增加生成的多样性。 top_p<float> 基于累积概率选择 tokens。top_p越低,生成结果越集中于高概率 tokens。
FROM internlm/internlmPARAMETER temperature PARAMETER top_p PARAMETER top_k # 设置最大输出长度PARAMETER num_predict 5PARAMETER num_ctx 40PARAMETER seed 12SYSTEM """你将是InternLM2-Chat，一个无害的AI助手。"""执行ollama create mymodel -f ./Modelfile命令，将创建名为mymodel的新模型。模型部署与...
num_predict Maximum number of tokens to predict when generating text. (Default: -1, infinite generation) int num_predict 42 top_k Reduces the probability of generating nonsense. A higher value (e.g. 100) will give more diverse answers, while a lower value (e.g. 10) will be more conser...
"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...
1)options参数设置 import ollama back = ollama.chat(model="你的模型名称",messages=[{"role": "user","content": "生成一句简短的话"}], options = {"temperature":1145141919810, # 模型温度 "num_ctx":4096 # 返回的最大token数 } # ... ...
"http://127.0.0.1:8000/predict", json={"prompt": "Fix typos in the following sentence: Exampel input"} ) print(response.json()["output"]) 四、LLaMA-Factory 源代码:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/ LLaMA-Factory 是一个开源项目,它提供了一套全面的工具和脚本,用于微调、部署和基准...