use_fast_tokenizer是一个布尔值参数,用于指定是否使用快速的tokenizer。在某些情况下,使用快速的tokenizer可以加快模型训练和推理速度。 其原理主要在于快速tokenizer的设计和实现方式。一般来说,传统的tokenizer需要进行复杂的词法分析,逐字符或逐词进行解析和编码,这个过程可能会消耗较多的计算资源。而快速tokenizer则采用了...
""" super().__init__(config) self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( config["pretrained_model_name_or_path"], # 指定预训练模型的名称或路径 cache_dir=config.get("cache_dir"), # 指定缓存目录 use_fast=True if config.get("use_fast") else False # 是否使用快速模式 ) @classmethod...
slow_tokenizer处理速度 我们本文使用的模型是uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese 这个模型可以里面的tokenizer的实现分为了rust实现和python实现,rust实现比较快我们代码中的fast_tokenizer 就是用rust来实现的,并且生成的对象的快慢我们通过use_fast=False这个参数来判断的 当我们使用 fast_tokenizer 时并且把参...
构造Tokenizer 时,可以通过传入use_fast=False强制构造 Slow Tokenizer # 设置 use_fast=False 来构造 SlowTokenizer slow_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese", use_fast=False) slow_tokenizer # 类型名无后缀 Fast 1. 2. 3. BertTokenizer(name_or_path=...
config["pretrained_model_name_or_path"],# 指定预训练模型的名称或路径cache_dir=config.get("cache_dir"),# 指定缓存目录use_fast=Trueifconfig.get("use_fast")elseFalse# 是否使用快速模式)@classmethoddefrequired_packages(cls)-> List[Text]:return["transformers"]# 指定依赖的包@staticmethoddefget_def...
use_fast: bool | None = False, trust_remote_code: bool | None = False, ) Wrapper of HuggingFace AutoTokenizer https://huggingface.co/transformers/model_doc/auto.html#autotokenizer. __init__( pretrained_model_name: str, vocab_file: str | None = None, merges_file: str | None = None...
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几...
use_fast –Whether or not to try to load the fast version of the tokenizer. dict_force –A dictionary doing longest-prefix-match on input text so that the head and tail of each keyword won’t be concatenated to other tokens by transformer tokenizers. strip_cls_sep –True to strip [CLS...
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
from_pretrained('../../tokenizer', use_fast=False) print('tokenizer_size:', len(tokenizer)) pretrain_process() 当使用超长文本训练tokenizer模型(train_tokenizer.py)的时候,也会出现killed,暂时还没有修改,大佬可以fix一下。 👍 1 jingyaogong added the enhancement label Sep 21, 2024 Owner ...