当前行为 | Current Behavior 准备将本地词表合并到Qwen的词表,但是发现Qwen tokenizer无论是fast还是普通的use_fast=False,也就是tokenization_qwen2.py和tokenization_qwen2_fast.py,均不支持“sp_model”,导入报错: 1.AttributeError: 'Qwen2Tokenizer' object has
那么正常token是怎么保存的呢,可以看到其内部使用的是google的sentencepiece来保存的: self.sp_model = spm.SentencePieceProcessor(**self.sp_model_kwargs) self.sp_model.Load(str(vocab_file)) 需要注意的是,XLMRobertaModel是fairseq下的模型,那么其特殊字符的加入位置是不一样的,另外XLMRobertaModel在末尾加了\...
这里我就不说这种方法,我这里说一下,使用现有字典或预训练模型进行转换的方法。 torchtext.data.functional.sentencepiece_numericalizer(sp_model) sp_id_generator = sentencepiece_numericalizer(sp_model) list_a = ["sentencepiece encode as pieces", "examples to try!"] list(sp_id_generator(list_a)) #[...
self.sp_model = spm.SentencePieceProcessor(**self.sp_model_kwargs) self.sp_model.Load(str(vocab_file)) 需要注意的是,XLMRobertaModel是fairseq下的模型,那么其特殊字符的加入位置是不一样的,另外XLMRobertaModel在末尾加了<mask>字符 计算流程 一个query字符串近来的流程是怎样的呢,首先经过query会经过分词...
在使用百川大模型进行自然语言处理任务时,有时会遇到启动错误,提示’AttributeError: ‘BaichuanTokenizer’ object has no attribute ‘sp_model’。这个错误通常意味着’BaichuanTokenizer’对象中没有找到’sp_model’属性,这可能是由于以下几个原因造成的: 依赖库未安装或版本不兼容:在使用百川大模型之前,需要确保已经...
self.sp_model.Load(vocab_file) 1. 2. 3. 4. Atom-7B模型目录下的tokenizer.model为BBPE分词模型,使用sentencepiece载入该分词模型可以实现LlamaTokenizer同样的效果 # pip install sentencepiece >>> import sentencepiece >>> tokenizer = sentencepiece.SentencePieceProcessor() ...
sp_model.Load(vocab_file) Atom-7B模型目录下的tokenizer.model为BBPE分词模型,使用sentencepiece载入该分词模型可以实现LlamaTokenizer同样的效果# pip install sentencepiece >>> import sentencepiece >>> tokenizer = sentencepiece.SentencePieceProcessor() >>> tokenizer.Load("./Atom-7B/tokenizer.model") >>> ...
tokenizer, "sp_model")): try: import sentencepiece.sentencepiece_model_pb2 as model_pb2 @@ -144,7 +153,7 @@ def create(model, llm.fastllm_lib.add_tokenizer_word_llm_model(model_handle, v, vocab[v], ctypes.c_float(1.0)); else: llm.fastllm_lib.add_tokenizer_word_llm_model(model...
... class TextTokenizer: def __init__(self, model_path): self.sp = spm.SentencePieceProcessor() self.sp.Load(model_path) self.num_tokens = self.sp.vocab_size() def encode(self, text): return self.sp.EncodeAsIds(text) def decode(self, ids: List[int]): return self.sp.DecodeIds(...
spm.SentencePieceTrainer.train('--input=my_dataset.txt --model_prefix=m --vocab_size=8000')sp= spm.SentencePieceProcessor()sp.load('m.model') tokens =sp.encode_as_pieces("unaffable")print(tokens) # 输出: ['▁un','aff','able'] ...