qwen2模型使用的分词器是BPE,会将输入的字符串转换为unicode再进行分词处理,从而可以实现对多种语言的支持,千问2的词表大小为152064。常用的分词器有: byte-level byte-pair encoding (BPE) 将语料按照最小的粒度进行切分,每一个最小粒度切词称之为subword。 初始化词表。 统计subword-pair的频数,将频数最高的...
首先拆解ChatGLMModel类,它是基于ChatGLMPreTrainedModel的一个子类,主要负责实现ChatGLM模型的架构和前向传播逻辑。ChatGLM模型是一个强大的语言模型,特别设计用于中文自然语言处理任务,它支持作为编码器或解码器使用,并且能够通过添加交叉注意力层来扩展至序列到序列(Seq2Seq)模型架构。 初始化方法 (__init__) 参数...
size(0))] batch_response = [ decode_tokens( batch_out_ids[i][padding_lens[i]:], tokenizer, raw_text_len=len(batch_raw_text[i]), context_length=(batch_input_ids[i].size(0)-padding_lens[i]), chat_format="chatml", verbose=False, errors='replace' ) for i in range(len(all_...
月底的时候,官方推出了量化版本Qwen VL Chat Int4[5],在效果只降低了 3% 的情况下,2K Token 只需要 11G+ 的显存,8K Token 也只需要 17G 显存,降低了不少入门门槛。 这款模型的商业版本 Qwen VL Plus 和 Qwen VL Max 版本随后也“上架”了阿里云,并可以使用 API 进行访问。 使用Dify 和 Qwen2 VL 解...
qwen-vl-chat 跟普通的 LLM 有区别,不能用于 DEFAULT_LLM_MODEL。 你只需要把他填入 model_settings.yaml 里对应平台的 image2text_models,然后在 Webui 中选择它即可。 在Webui中选择xinference和qwen-vl-chat模型,点击OK之后不上传图片,直接在对话框中输入问题,xinference中有报错,对话失败: 在Webui中上传...
Gemini Chat Completions API Integration:@jbstanley2004分享了一个指南,介绍如何将Gemini Chat Completions API与OpenAI库集成,允许在不更改代码的情况下在OpenAI和Gemini模型之间无缝切换。详细内容请参考指南链接。 Supervised Fine-Tuning (SFT) with TRL:SFTTrainer支持配置如Flash Attention、LoRA和NEFTune,提高性能。
Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue 链接:https://news.miracleplus.com/share_link/41435 Moshi 是一款两个月前刷屏的语音对话模型,最近发布了其权重和论文。这款开源模型具有7.6B参数,专注于实时语音对话,并提供了详细的技术报告,非常适合跨领域的研究者入门。
推理代码 text-generation-webui 推理模型 Qwen1.5-7B-Chat sys info gpu: Tesla V100-PCIE-32GB python: 3.10 model:Qwen1.5-7B-Chat docker docker run -it --rm --gpus='"device=0,3"' -v /root/wangbing/model/Qwen-7B-Chat/V1/:/data/mlops/modelDir -v /root/wangbing/sftmodel/qwen/V1:...
Qwen-7B-Chat也有一个Int4的,但这里使用的是float16的版本。这次转换耗时35秒,耗时也是个不固定的数字,记录下来为做一个初略的对比。 张量并行和流水线并行在两个模型上都可以试试 python3 convert_checkpoint.py --workers 2 --model_dir /model/qwen7b --output_dir /model/trt-llm-ckpt/qwen7b/3rd --...
模型参数保存路径 CKPT_SAVE_DIR="./ckpt/Qwen1.5-72B/" TOKENIZER_PATH="./model_from_hf/Qwen1.5-72B/" #词表路径 DATA_PATH="./dataset/Qwen1.5-72B-hf/alpaca_text_document" #数据集路径 CKPT_LOAD_DIR="./model_weights/Qwen1.5-72B-v0.1-tp8-pp8-vpp2/" 启动Qwen1.5-72B 预训练脚本: ...