if "prompt_token_ids" not in inputs: tokenizer = self.get_tokenizer_group("prompts must be None if skip_tokenizer_init is True") prompt_token_ids = tokenizer.encode(request_id=request_id, prompt=inputs["prompt"], lora_request=lora_request) else: prompt_token_ids = inputs["prompt_toke...
VLLM的Continue Batch就是把所有的序列拼接成一个大的序列,然后tokenizer之后变成一个大的Tensor,同时记录一下每个prompt的长度作为meta信息传给模型。以PagedAttentionWithALiBi模块为例子,在它的multi_query_kv_attention函数中通过prompt_len信息对一个Batch的序列进行切分和推理,而不需要对每个序列都进行padding。 # ...
3. 根据调度的结果,使用 tokenizer 将字符串转换成 prompt id,然后喂给 model 进行计算得到 logits 预测结果 4. 根据 logits 预测结果和提前设置好的采样策略对结果进行采样得到新的 token id 5. 将采样结果保存到 output 2. 整体核心模块 上图给出了 vLLM 核心模块之间的结构关系。接下来我们从简单的模块(即...
3. 根据调度的结果,使用 tokenizer 将字符串转换成 prompt id,然后喂给 model 进行计算得到 logits 预测结果 4. 根据 logits 预测结果和提前设置好的采样策略对结果进行采样得到新的 token id 5. 将采样结果保存到 output 2. 整体核心模块 上图给出了 vLLM 核心模块之间的结构关系。接下来我们从简单的模块(即...
均通过http接口# 加载模型,调用模型(底层都是调用流式接口)classModelWorker(BaseModelWorker):def__init__():self.model,self.tokenizer = load_model(model_path, device=device,...)# load_model 对应一个专门的 ModelAdapter 抽象,用来适配模型的加载adapter = get_model_adapter(model_path)...
from transformers import AutoTokenizer import os import json # 自动下载模型时,指定使用modelscope。不设置的话,会从 huggingface 下载 # os.environ['VLLM_USE_MODELSCOPE']='True' def get_completion(prompts, model, tokenizer=None, max_tokens=512, temperature=0.8, top_p=0.95, max_model_len=2048)...
self.tokenizer = get_tokenizer( File "/home/house365ai/anaconda3/envs/vllm/lib/python3.8/site-packages/vllm/transformers_utils/tokenizer.py", line 42, in get_tokenizer raise RuntimeError(err_msg) from e RuntimeError: Failed to load the tokenizer. If you are using a LLaMA-based model,...
tokenizer='/temp_data/LLM_test/Tensorrt-llm-yuan/yuan2B_Janus/', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=True, dtype=torch.bfloat16, max_seq_len=8192, download_dir=None, load_format=auto, tensor_parallel_size=1, quantization=None, enforce_eager=False...
qwen_7b_chat template_type = get_default_template_type(model_type) llm_engine = get_vllm_engine(model_type, model_id_or_path=ckpt_dir) tokenizer = llm_engine.hf_tokenizer template = get_template(template_type, tokenizer) query = '你好' resp = inference_vllm(llm_engine, template, [{'...
INFO 01-31 14:22:40 llm_engine.py:70] Initializing an LLM engine with config: model='WizardLM/WizardLM-70B-V1.0', tokenizer='WizardLM/WizardLM-70B-V1.0', tokenizer_mode=auto, revision=None, tokenizer_revision=None, trust_remote_code=True, dtype=torch.float16[174/1901] len=4096, downl...