"""defput(self, value):"""Function that is called by `.generate()` to push new tokens"""# 抛出未实现错误,子类需要实现该方法raiseNotImplementedError()defend(self):"""Function that is called by `.generate()` to signal the end of generation"""# 抛出未实现错误,子类需要实现该方法raiseNotIm...
GPU text generation: mMoved the encoded_prompt to correct device Jan 6, 2020 Makefile A new test to check config attributes being used (huggingface#21453) Feb 8, 2023 README.md Update README logo (huggingface#21933) Mar 4, 2023 README_es.md [Flan-UL2] Add-flan-ul2 (huggingface#2...
GenerationConfiggen_config=GenerationConfig(cache_implementation="offloaded",# other generation options such as num_beams=4,num_beam_groups=2,num_return_sequences=4,diversity_penalty=1.0,max_new_tokens=50,early_stopping=True)outputs=model.generate(inputs["input_ids"],generation_config=gen_config)...
这是用于存储 LlavaForConditionalGeneration 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个 Llava 模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于 Llava-9B 的配置。 例如llava-hf/llava-9b 配置对象继承自 PretrainedConfig,可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。 示例: >>> ...
quantization_config=nf4_config, ) tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)@app.post("/chat/completions")asyncdefgenerate_response(query: Query): iids = tok.apply_chat_template( query.messages, add_generation_prompt=1, ...
文本生成(text-generation):python generator = pipeline("text-generation", model="model-name-or-path") generated_text = generator("The Transformers library is great for...") 命名实体识别(ner):python ner_pipeline = pipeline("ner") results = ner_pipeline("Elon Musk founded Tesla and SpaceX."...
Blip2Config 是用于存储 Blip2ForConditionalGeneration 配置的配置类。根据指定的参数实例化一个 BLIP-2 模型,定义视觉模型、Q-Former 模型和语言模型配置。使用默认配置实例化将产生类似于 BLIP-2 Salesforce/blip2-opt-2.7b 架构的配置。 配置对象继承自 PretrainedConfig,可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig ...
run_generation.py脚本可以使用xlm-clm检查点生成带有语言嵌入的文本。 没有语言嵌入的 XLM 以下XLM 模型在推理过程中不需要语言嵌入: xlm-mlm-17-1280(掩码语言建模,17 种语言) xlm-mlm-100-1280(掩码语言建模,100 种语言) 这些模型用于通用句子表示,不同于之前的 XLM 检查点。 BERT 以下BERT 模型可用于多...
最近在做文本生成,用到huggingface transformers库的文本生成generate()函数,是GenerationMixin类的实现(class transformers.generation_utils.GenerationMixin),是自回归文本生成预训练模型相关参数的集大成者。因此本文解读一下这些参数的含义以及常用的Greedy Search、Beam Search、Sampling(Temperature、Top-k、Top-p)等各个...
建模代码与 BartForConditionalGeneration 相同,只有一些小修改: 静态(正弦)位置嵌入(MarianConfig.static_position_embeddings=True) 没有layernorm_embedding(MarianConfig.normalize_embedding=False) 模型从pad_token_id(其 token_embedding 为 0)作为前缀开始生成(Bart 使用), 可以在convert_marian_to_pytorch.py中找...