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...
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 上一篇:AI开发平台MODELARTS-训练tokenizer文件说明:ChatGLMv3-6B 下一篇:AI开发平台MODELARTS-训练的权重转换说明:用户自定义执行权重转换参数修改说明...
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 。 文件最后几处...
BertTokenizerFast(name_or_path='uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese', vocab_size=21128, model_max_length=1000000000000000019884624838656, is_fast=True, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'unk_token': '[UNK]', 'sep_token': '[SEP]', 'pad_token': '[PAD...
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:
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:...
This leads to significant overhead, especially when the slow tokenizer is used (e.g., LLaMA). # opt-13b inference latency (bs 8, input 32, output 128) Avg latency: 3.57 seconds Tokenizer (fast): 0.14 seconds # llama-13b inference latency (bs 8, input 32, output 128) Avg latency: ...
tokenizer 是自然语言处理(NLP)中的一个重要组件,它负责将文本数据转换为模型可以理解的数字形式(通常是 token ID) 1, 导入必要的库 import random # 用于设置随机种子,确保实验的可重复性 from transformers import AutoTokenizer # transformers 是 Hugging Face 提供的一个库,用于处理预训练模型和 tokenizer。 impo...
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...
trainer.processing_class是一个新的属性,用于指定一个处理类,这个处理类负责在训练前对输入文本进行预处理。这个处理类通常是一个继承自PreTrainedTokenizerFast的类,它提供了对输入文本进行分词、编码等功能。 3. 理解trainer.processing_class如何替代trainer.tokenizer 要使用trainer.processing_class替代trainer.tokenizer,...