config_tokenizer_class = tokenizer_config.get("tokenizer_class") tokenizer_auto_map = tokenizer_config["auto_map"].get("AutoTokenizer", None) tokenizer_auto_map包含两个元素,表示使用当前的外部文件夹中包含的tokenizer类;第一个表示正常的token类;第二个表示fast token类; 第二步:根据配置找到文件中Tok...
最近在学大模型的结构,整理一点点小笔记,供自己复习(请称呼我为遗忘大师... 加载预训练模型和分词器from transformers import LlamaForCausalLM,AutoTokenizer model_path = '/data/LLM-Research/Llama-3.…
需要封装chat_web,现官方给出的只有baichuan2-13b,暂没有qwen系列,请问qwen1.5-72b-chat的get_model和get_tokenizer函数该如何填写呢,请教各位大神。 lvshuai 创建了Question 3个月前 zhouxq 3个月前 您好,感谢您的反馈,chat_web功能后续要下架,推荐使用mindie,参考文档:https://www.mindspore.cn/mindformers...
defget_token_ids(self, text:str) ->List[int]:"""Get the token IDs using the tiktoken package."""# tiktoken NOT supported for Python < 3.8# 现在版本是3.8.16 取的是其中的8,如果以后python 升级到4.1.1,这个判断就会出现1 <8 ,判断不过的问题ifsys.version_info[1] <8:returnsuper().get_...
LLM 大模型学习必知必会系列(五):数据预处理(Tokenizer分词器)、模板(Template)设计以及LLM技术选型,LLM大模型学习必知必会系列(五):数据预处理(Tokenizer分词器)、模板(Template)设计以及LLM技术选型在模型训练过程中,数据及数据处理是最为重要的工作之一。在当前
spark.ml使用tokenizer中文分词,#spark.ml使用tokenizer中文分词##简介在使用`spark.ml`进行机器学习任务时,经常需要对文本数据进行分词。分词是将一句话或段落分割成一个个独立的词语的过程,常用于自然语言处理任务中。本文将介绍如何使用`spark.ml`中的`Tokenizer`对中
DefaultV1Recipe.ComponentType.MESSAGE_TOKENIZER, is_trainable=False )classBertTokenizer(Tokenizer):def__init__(self,config:Dict[Text, Any] = None)->None:""" :param config: {"pretrained_model_name_or_path":"", "cache_dir":"", "use_fast":""} ...
definitialize_vocab(self,text):text=re.sub('\s+',' ',text)all_words=text.split()vocab={}forwordinall_words:word=self.format_word(word)vocab[word]=vocab.get(word,0)+1tokens=collections.Counter(text)returnvocab,tokens defget_bigram_counts(self,vocab):pairs={}forword,countinvocab.items(...
getTokenFromCode(code) 根据第一个字符的, 使用switch方法调用不同的方法进行处理, 主要分2种处理类型: finishToken, 当前的字符已经是结束符, 又或者这个字符本身就作为一个独立的分隔符或者是作用域等. 根据当前的字符类型, 继续往下读内容, 常见的操作类型如下: ...
fromtokenizers.pre_tokenizersimportWhitespacetokenizer.pre_tokenizer=Whitespace() Then training your tokenizer on a set of files just takes two lines of codes: fromtokenizers.trainersimportBpeTrainertrainer=BpeTrainer(special_tokens=["[UNK]","[CLS]","[SEP]","[PAD]","[MASK]"])tokenizer.train...