探索Python中的Prompt功能与应用 在Python编程中,’prompt’一词通常指的是一个提示符,它是命令行界面(CLI)或交互式环境(REPL,Read-Eval-Print Loop)中用于指示用户输入命令或表达式的符号。尽管Python语言本身没有直接命名为’prompt’的内置函数,但理解提示符的概念及其在不同上下文中的应用对于有效使用P
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(FeedBackDataset(df.loc[train_idx, :].reset_index(drop=True), CFG.model), batch_size=CFG.batch_size, shuffle=True, num_workers=4,collate_fn=collate_fn) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(FeedBackDataset(df.loc[valid_idx, :].reset_index...
evaluate(test_dataset, batch_size=32) # 在测试集上评估当前训练模型 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def evaluate( eval_dataset: paddle.io.Dataset, batch_size: int = 1, num_workers: int = 0, collate_fn: Callable = None): 使用模型进行预测 当Finetune完成后,我们加载训练...
class FeedBackModel(nn.Module): def __init__(self, model_path): super(FeedBackModel, self).__init__() self.config = AutoConfig.from_pretrained(model_path) self.model = AutoModel.from_pretrained(model_path) self.linear = nn.Linear(self.config.hidden_size,CFG.target_size) def forward(...
示例代码(使用 Trlx 进行 RLHF 训练) from trl import PPOTrainer, PPOConfig, AutoModelForSeq2SeqLMWithValueHead# 定义强化学习参数config = PPOConfig( model_name=model_name, learning_rate=learning_rate, ppo_epochs=max_ppo_epochs, mini_batch_size=mini_batch_size, batch_size=batch_size)# 训练 RL...
self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)def forward(self, x):h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)out, = self.gru(x, h0)out = self.fc(out[:, -1, :...
"*200adv_prefix = adv_string_init# larger batch_size means more memory (but more likely to succeed)batch_size =512device ='cuda:0'topk =256defget_embedding_matrix(model):returnmodel.transformer.wte.weightdefget_embeddings(model, input_ids):returnmodel.transformer.wte(input_ids)deftoken_...
C-Eval认为:一个模型要强,首先需要广泛的知识,然后在知识的基础上做推理,这样才能代表一个模型可以做复杂且困难的事情。 此外,还有一些公开评测集,用于评估模型在学科综合、语言能力、推理能力等。 手机天猫AI导购助理项目落地应用 ▐项目背景 “AI形象”璇玑作为个人专属导购员,在交互式对话中进行用户理解、导购商品...
batch_size对应每次喂的图片数据数目,根据电脑性能自己调整 1.156 157这两行是选择原有模型(ssd_mobilenet_v1_coco)的节点作为我们自定义模型训练,可以直接删除掉2.num_steps训练步数设置 分别对应训练数据tfrecord 和验证数据tfrecord路径如: train_input_reader: { ...
prompt eval time = 1792.28 ms / 973 tokens ( 1.84 ms per token, 542.88 tokens per second) eval time = 1223.68 ms / 12 tokens ( 101.97 ms per token, 9.81 tokens per second) total time = 3015.96 ms / 985 tokens llama_init_from_model: CPU output buffer size = 0.50 MiB ...