use_fast_tokenizer 原理use_fast_tokenizer原理 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...
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=...
下面是一个使用的example: fromtransformersimportBertTokenizertokenizer=BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased",use_fast=True)# 可以使用use fast加速 和AutoModel类似,也有AutoTokenizer这种class,它可以根据传入的 checkpoint,找到适当的 tokenizer class,并且加载 checkpoint: fromtransformersimportAutoTokenizerto...
为了提升 PaddleNLP Tokenizer 模块性能,目前 PaddleNLP Tokenizer 模块已经支持使用 FastTokenizer 作为 Tokenizer 的后端加速切词阶段。在现有的 Tokenizer 加载接口中,仅需添加use_fast=True这一关键词参数,其余代码保持不变,即可加载 Fast 版本的 Tokenizer,代码示例如下:...
将环境变量设置为字符串"false"通过
/alpaca \ --workers 4 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --append-eod \ --seq-length 8192 \ --tokenizer-not-use-fast 参数说明: ${work_di 来自:帮助中心 查看更多 → SFT全参微调数据处理 gpt4_zh.jsonl \ --tokenizer-name-or-path $TOKENIZER_PATH \ --output-prefix $DATASET_PATH\ ...
参数:sequence,被执行pre-tokenize 的字符串。 class tokenizers.pre_tokenizers.BertPreTokenizer():BertPreTokenizer,在每个空格和标点符号上拆分。每个标点符号被视为一个独立的单元。 class tokenizers.pre_tokenizers.ByteLevel(add_prefix_space = True, use_regex = True):ByteLevel PreTokenizer ,将给定字符...
--fast_pattern (由LeeCP8贡献):如果生成的length参数比较小,速度基本无差别,我个人测试length=250时,快了2秒,所以如果不添加--fast_pattern,那么默认不采用fast_pattern方式。 --save_samples:默认将输出样本直接打印到控制台,传递此参数,将保存在根目录下的samples.txt。 --save_samples_path:可自行指定保存的...
# Replace "huggingface-course" below with your actual namespace to use your own tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingface-course/code-search-net-tokenizer") 3 fast tokenizer 的好处 前面我们说过huggingface 的tokenizer分为2种:1)纯python写的,运行速度较慢;2)rust写的,称为fast ...
bert_config.json:是bert在训练时,可选调整的一些配置参数。3 制作中文训练数据集 对中文文本数据进行...