针对你遇到的 ModuleNotFoundError: No module named 'transformers.cache_utils' 问题,可以按照以下步骤进行排查和解决: 确认'transformers'库是否已正确安装 首先,你需要确认是否已经安装了 transformers 库。可以通过以下命令来检查: bash pip show transformers 如果系统返回了关于 transformers 库的详细信息,说明库...
Breadcrumbs transformers /src /transformers / cache_utils.pyTop File metadata and controls Code Blame 322 lines (272 loc) · 14.7 KB Raw from typing import Any, Dict, List, Optional, Tuple import torch class Cache: """ Base, abstract class for all caches. The actual data structure is sp...
模型一次性将prompt进行编码,得到第一个新的token, 所有32层的KV Cache被保存在past_key_value这个变量中,它是一个DynamicCache类,位置在transformers/cache_utils.py中,这个类的作用是储存KV cache,在update函数中,它在进行新token的QKV计算后保存key和value,然后将之前的K和V提取出来,调用 key_states, value_st...
transformers > configuration_utils.py > PretrainedConfig > _get_config_dict 在读取一系列复杂参数和判断格式之后,又进到了transformers > utils > hub.py > cached_file,这也是遇到第一个环境变量TRANSFORMERS_CACHE # Line 368ifcache_dirisNone:cache_dir=TRANSFORMERS_CACHEifisinstance(cache_dir,Path):cache_...
一、基本使用 1.加载在线数据集 2.加载数据集合集中的某一项任务 3.按照数据集划分进行加载 4.查看数据集 查看一条数据集 查看多条数据集 查看数据集里面的某个字段 查看所有的列 查看所有特征 5.数据集划分 6.数据选取与过滤 7.数据映射 8.保存与加载 ...
File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/cache_utils.py", line 78, in getitem raise KeyError(f"Cache only has {len(self)} layers, attempted to access layer with index {layer_idx}") KeyError: 'Cache only has 0 layers, attempted to access layer with index 0' 👍 5 ...
ModelOutput(transformers.utils.ModelOutput)是所有模型输出的基类。简单理解它就是一个字典,在模型的forward函数里把原本的输出做了一下封装而已,方便用户能直观地知道输出是什么。例如CausalLMOutput顾名思义就是用于像 GPT 这样自回归模型的输出。 PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模...
ModelOutput(transformers.utils.ModelOutput)是所有模型输出的基类。简单理解它就是一个字典,在模型的forward函数里把原本的输出做了一下封装而已,方便用户能直观地知道输出是什么。例如CausalLMOutput顾名思义就是用于像 GPT 这样自回归模型的输出。 PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模...
cache_dir = os.path.join(data_path, 'cache') data_files = {'train': os.path.join(data_path, 'train.csv'), 'val': os.path.join(data_path, 'val.csv'), 'test': os.path.join(data_path, 'test.csv')} datasets = load_dataset(data_path, 'regular', data_files=data_files, cach...
PreTrainedModel(transformers.modeling_utils.PretrainedModel) 是所有模型的基类。所以你如果看到一个模型取名为LlamaForCausalLM,那你就可以知道这个模型的输出格式大概率就是自回归输出,即前面提到的CausalLMOutput。为什么说大概率呢,因为自回归输出还有蛮多种的,赶时间的朋友看到这就可以切换到其他文章了,至此你应该也...