tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(path_to_llama2) config = LlamaConfig.from_pretrained(path_to_llama2) config.output_hidden_states = True config.output_attentions = True config.use_cache = True mo
HuggingFace Atom Atom的分词器使用的是LlamaTokenizer,使用Python简单调用对文本进行分词如下 >>> from transformers import LlamaTokenizer >>> tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("./Atom-7B") >>> text = "我很开心我能和我们的团队一起工作" >>> tokenizer.tokenize(text) ['▁我', '很开心', '...
以model 和 tokenizer 在同一个目录下为例: from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer ORIGIN_MODEL = 'your_origin_model_path' # 使用from_pretrained方法加载tokenizer tokenizer …
最近尝试着使用 alpaca-lora 微调出来一个能唠嗑的模型;这里面做一些记录。这这篇关于:利用`LlamaTokenizer`如何将原始的json的输入得到模型的输入的过程。 from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer from datasets import load_dataset /home/duhu/anaconda3/envs/llm/lib/python3.8/site-packages/...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True) inputs = tokenizer.encode(query) 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 ...
from_pretrained(BASE_MODEL) 看起来确实是LlamaTokenizerFast带来的问题。默认情况下,它会将slow版转换为fast版,上面的代码执行消耗了6分23秒 经过搜索,看到一个github issue描述创建LlamaTokenizerFast缓慢的问题,其中提到了会有一个一次性转换,转换后将模型保存起来就可以避免再次转换。那问题是不是就在这里呢? 正巧...
llm/modeling/model_wrapper/__init__.py(28): get_tokenizer_wrapper目前llama factory 训练出来的...
import { fromPreTrained } from "@lenml/tokenizer-llama3"; const tokenizer = fromPreTrained(); const tokens = tokenizer.apply_chat_template( [ { role: "system", content: "你是一个有趣的ai助手", }, { role: "user", content: "好好,请问怎么去月球?", }, ] ) as number[]; // 转化...
Tokenizer是NLP大模型基础组件,主流切分为subword,包括BPE、WordPiece、Unigram。BPE从字符级词表合并,WordPiece按互信息合并,Unigram裁剪大词表。SentencePiece集成多种方法,主流模型如GPT、BERT等均采用,部分含byte回退优化。
将tokenizer_config.json 中的 LLaMATokenizer 更改为小写 LlamaTokenizer,它的工作方式就像一个魅力。 因此,我检查了文件是否正在使用LLamaTokenizer而不是像LlamaTokenizer这里的示例(这是文件中的类): classLlamaTokenizer(PreTrainedTokenizer): Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) ...