②首先,这里MNIST数据集耳熟能详,为灰度图像,所以通道数为1,宽高分别为28,28 ③然后我们对数据集进行batch分批,这里选取batch_size=100,所以下面的介绍向量均有一个维度为100,即Batch_size ④这里开始简述我们如何将一张图片划分为序列,我们将图片28*28分解为序列和Input_size,即按行选取序列,这里就是对应的每个...
import torch from src.model import RWKV_RNN from src.sampler import sample_logits from src.rwkv_tokenizer import RWKV_TOKENIZER app = FastAPI() # 定义请求体模型 class MessageRequest(BaseModel): text: str # 定义响应体模型 class MessageResponse(BaseModel): response: str # 初始化模型和分词器 ...
执行cd RWKV_Pytorch 进入仓库目录,执行 pip install -r requirements.txt 安装依赖。 下载RWKV6 模型,官方仓库地址:BlinkDL/rwkv-6-world,将模型权重放置在weight文件夹中。 修改main.py 文件的 MODEL_NAME 参数。 执行python main.py,即可看到batch推理效果。 流水并行(pipeline parallel)使用方法 克隆仓库 git...
RWKV(Random Weighted K-Means)是一种高效的神经网络优化算法,通过随机初始化权重和动态调整学习率,可以在训练过程中显著加速收敛并提高模型精度。PyTorch作为一种流行的深度学习框架,为RWKV的实现提供了便利。在PyTorch版本中,RWKV的实现主要涉及权重初始化、学习率调整和模型训练三个步骤。首先,权重初始化是RWKV算法...
社区项目 github.com/harrisonvand 已支持直接纯 CUDA 运行RWKV,用户可以直接运行 exe,不需要 pytorch 也不需要装 CUDA(开发者编译需要装 CUDA,用户运行不需要装 CUDA)。 编译方法:进 examples 的项目目录,执行 build.bat 之类。先装 VS2022(VC++)。目前这个项目的 bug 很多,例如生成不了中文,大家欢迎提 issue...
执行cd RWKV_Pytorch 进入仓库目录,执行 pip install -r requirements.txt 安装依赖。 下载RWKV6 模型,官方仓库地址:BlinkDL/rwkv-6-world,将模型权重放置在weight文件夹中。 修改main.py 文件的 MODEL_NAME 参数。 执行python main.py,即可看到batch推理效果。 流水并行(pipeline parallel)使用方法 克隆仓库 git...
AI00 RWKV Server是一个基于RWKV模型的推理API服务器。 支持VULKAN推理加速,可以在所有支持VULKAN的GPU上运行。不用N卡!!!A卡甚至集成显卡都可加速!!! 无需臃肿的pytorch、CUDA等运行环境,小巧身材,开箱即用! 兼容OpenAI的ChatGPT API接口。 100% 开源可商用
51CTO博客已为您找到关于rwkv pytorch代码的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及rwkv pytorch代码问答内容。更多rwkv pytorch代码相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
'MODEL_NAME': 'E:/RWKV_Pytorch/weight/RWKV-x060-World-1B6-v2-20240208-ctx4096', 'vocab_size': 65536, 'device': "cpu", 'onnx_opset': '18', } device = args['device'] assert device in ['cpu', 'cuda', 'musa', 'npu'] ...
from src.rwkv_tokenizer import RWKV_TOKENIZER #切换到速度更快的分词器 import numpy as np def softmax(x, axis=None): # 沿指定轴计算指数值 exp_x = np.exp(x - np.max(x, axis=axis, keepdims=True)) # 沿指定轴计算归一化指数值 sum_exp_x = np.sum(exp_x, axis=axis, keepdims=True...