use_cache=True与梯度检查点不兼容的原因在于它们的目的和操作方式存在冲突。use_cache=True是为了在生成任务中缓存中间层输出以提高效率,而梯度检查点则是为了减少内存使用量。当同时使用这两者时,梯度检查点可能会试图丢弃一些被use_cache缓存的输出,导致在生成下一个token时无法找到所需的中间层输出,从而引发错误。 4. 查找框架的
LLM中use_cache作用、past_key_value的使用机制 在LLM的config.json基本都会有一个参数use_cache,其默认是True。它作用是控制LLM在输出编码(decoding)时是否要使用一个缓存cache之前计算过的key、value的机制去起到加速LLM推理的速度作用,具体在代码中实现该机制的关键变量就是past_key_value。 例如如下图,在llama2...
input_ids=torch.tensor([[1,2,3,4,5],[1,2,3,0,0]])outputs=model.generate(input_ids)result=tokenizer.decode(outputs[0],skip_special_tokens=True) encoder部分的生成 首先encoder部分代码的生成直接跳过,得到encoderoutput的内容 hidden_states = encoder_outputs[0] 这里hidden_states的结果参数 hidden_...
您好，model.config.use_cache+=+True是指在模型训练过程中，使用缓存机制来加快训练过程的速度。缓存机制可以将训练过程中的中间结果存储起来，以便在下次训练时可以直接使用，而不需要重新计算，从而提高训练的效率。
outputs_cache_attentions = generate(model, tokenizer, inputs, use_cache=True, output_attentions=True, device=device) outputs_no_cache_attentions = generate(model, tokenizer, inputs, use_cache=False, output_attentions=True, device=device)
System Info I am using transformers 4.37 and peft 0.7.1 Quite simply, generate is broken with use_cache = True. Probably it has something to do with this error: kipgparker/soft-prompt-tuning#7 This was working in previous versions, but b...
在useServerPrepStmts连接器/J中将cachePrepStmts和MySQL设置为true时，“执行”之前的冗余“重置stmt”...
import com.sun.security.auth.module.Krb5LoginModule; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.security.auth.Subject; public class Temp3 { public static void main(String[] args) throws Exception { System.setProperty("sun.security.krb5.debug", "true"); Subject subject = ne...
public bool UsePropertyCache { get; set; } 属性值 Boolean 如果在每次运算之后不应提交缓存,则为 true;否则为 false。 默认值为 true。 注解 默认情况下,对属性的更改在本地对缓存进行,要读取的属性值在首次读取后缓存。 当 UsePropertyCache 属性为 true时, DirectoryEntry 对对象属性的访问速度更快。 将...
Multi-lingual large voice generation model, providing inference, training and deployment full-stack ability. - set use_flow_cache=True when export · Ming-jiayou/CosyVoice@7902d1c