基于Python库使用模型 结语 背景 随着ChatGPT迅速出圈,最近几个月开源的大模型也是遍地开花。目前,开源的大语言模型主要有三大类:ChatGLM衍生的大模型(wenda、ChatSQL等)、LLaMA衍生的大模型(Alpaca、Vicuna、BELLE、Phoenix、Chimera等)、Bloom衍生的大模型(Bloomz、BELLE、Phoenix等)。其中,ChatGLM-6B主要以中英双语进...
本文简要介绍python语言中torchtext.data.functional.sentencepiece_tokenizer的用法。 用法: torchtext.data.functional.sentencepiece_tokenizer(sp_model) 参数: sp_model-SentencePiece 模型。 将文本句子标记为的句子模型 令牌上的生成器。 输出: 输出:一个生成器,输入为文本句子,输出为 基于SentencePiece模型的相应令牌。
可以通过以下方式获取训练得到的词汇表: python 复制代码 vocab = sp.get_vocab() print("Vocabulary:", vocab) Reference How to count tokens with Tiktoken | OpenAI Cookbook GitHub - openai/tiktoken: tiktoken is a fast BPE tokeniser for use with OpenAI's models. GitHub - google/sentencepiece: Un...
然而,在使用SentencePiece库时,开发者可能会遇到一些错误,尤其是在加载预训练模型时。本文将深入探讨一个常见的RuntimeError,分析其根本原因,并提供有效的解决方案。 错误背景 当尝试使用SentencePiece的Python接口加载一个预训练的模型文件时,可能会遇到如下错误信息: RuntimeError: Internal: src/sentencepiece_processor.c...
确认Python环境已安装并配置好: 确保你的计算机上已经安装了Python环境。你可以在命令行中输入python --version或python3 --version来检查Python是否已安装以及其版本信息。 打开命令行界面: 根据你的操作系统,打开相应的命令行工具。例如,在Windows上可以使用命令提示符(CMD)或PowerShell,在macOS或Linux上可以使用Termina...
主要是为了后面python配置提供基础环境。 具体操作 步骤一 安装环境依赖 ubuntu系统: sudo apt-get install cmake build-essential pkg-config libgoogle-perftools-dev centos系统: sudo yum install cmake pkg-config gperfools-devel 步骤二 源文件编译
SentencePiece 提供了支持 SentencePiece 训练和分割的 Python 包装器。你可以安装 SentencePiece 的 Python 二进制包。 % pip install sentencepiece 从C++ 源代码构建和安装 SentencePiece 命令行工具 构建SentencePiece 需要以下工具和库: make C++11编译器 gperftools库(可选,可以获得 10-40% 的性能提升。) ...
好处是在使用时不用管tokenizer的底层实现,只需要看看配置就可以了,但当需要自己去实现端到端的LLM推理时,就有点摸不着头脑了。 拆解transformers 因为transformers的库是python编写的,所以我们可以直接扒开里面的源码,看看他们的具体实现,这里以网易的BCE-Embedding为例,看看里面都做了些什么。
SentencePiece Python Wrapper Python wrapper for SentencePiece. This API will offer the encoding, decoding and training of Sentencepiece. Build and Install SentencePiece For Linux (x64/i686), macOS, and Windows(win32/x64/arm64) environment, you can simply use pip command to install SentencePiece p...
SentencePiece 提供了支持 SentencePiece 训练和分割的 Python 包装器。 由于后续会基于Python语言使用模型,因此,使用 pip 安装 SentencePiece 的 Python 二进制包。 pip install sentencepiece 训练模型 由于官网只提供英语和日语数据,如果使用中文进行模型训练的话,需要先下载中文训练数据。本文使用红楼梦(需要自行预先清洗下...