在vLLM推理过程中,有几个关键参数需要注意,包括temperature、top_k和max_tokens。 temperature temperature参数是文本生成模型中用于控制生成文本的随机性和创造性的一个重要超参数。其值越大,生成的文本越具有随机性和创造性;值越小,生成的文本越具有确定性和可预测性。通常情况下,temperature参数的值设置在0.1到1.0之...
创建如下代码,命名为run.py fromvllmimportLLM,SamplingParamsprompts=["Have you followed marsggbo in Zhihu?","你一键三连了吗?"]# 输入promptssampling_params=SamplingParams(temperature=0.8,top_k=50)# 采样策略llm=LLM(model="facebook/opt-125m",tensor_parallel_size=2)# 初始化 LLMoutputs=llm.genera...
是否使用随机采样方式运行推理,如果设置为False,则使用beam_search方式 temperature:大于等于零的浮点数。公式为: 从公式可以看出,如果T取值为0,则效果类似argmax,此时推理几乎没有随机性;取值为正无穷时接近于取平均。一般temperature取值介于[0, 1]之间。取值越高输出效果越随机。 如果该问答只存在确定性答案,则T值...
model=MODEL, # 选择模型 temperature=0.5, # 温度,模型输出结果的随机性 max_tokens=512, # 最大tokens长度 messages=[ {"role": "user", "content": "你好呀,可以给我讲个笑话嘛?"}, ] ) # 获取并打印 AI 生成的回复 print(response.choices[0].message.content) 【相关资料】 [1]vLLM:https://...
temperature:大于等于零的浮点数。公式为: qi=exp(zi/T)∑jexp(zj/T) 从公式可以看出,如果T取值为0,则效果类似argmax,此时推理几乎没有随机性;取值为正无穷时接近于取平均。一般temperature取值介于[0, 1]之间。取值越高输出效果越随机。 如果该问答只存在确定性答案,则T值设置为0。反之设置为大于0。
temperature:用于控制生成结果的随机性,较低的温度会使生成结果更确定性,较高的温度会使生成结果更随机。 top_p:用于过滤掉生成词汇表中概率低于给定阈值的词汇,控制随机性。 top_k:选择前 k 个候选 token,控制多样性。 presence_penalty:用于控制生成结果中特定词汇的出现频率。 frequency_penalty:用于控制生成结果...
temperature:大于等于零的浮点数。公式为: qi=exp(zi/T)∑exp(zjT) 从公式可以看出,如果T取值为0,则效果类似argmax,此时推理几乎没有随机性;取值为正无穷时接近于取平均。一般temperature取值介于[0, 1]之间。取值越高输出效果越随机。如果该问答只存在确定性答案,则T值设置为0。反之设置为大于0。
$ curl http://localhost:8000/v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{ "model": "lmsys/vicuna-7b-v1.3", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0 }'项目作者表示，vLLM 的相关研究论文也即将放出。
temperature:大于等于零的浮点数。公式为: qi=exp(zi/T)∑jexp(zj/T)qi=∑jexp(zj/T)exp(zi/T) 从公式可以看出,如果T取值为0,则效果类似argmax,此时推理几乎没有随机性;取值为正无穷时接近于取平均。一般temperature取值介于[0, 1]之间。取值越高输出效果越随机。
$ curl http://localhost:8000/v1/completions \-H "Content-Type: application/json" \-d '{ "model": "lmsys/vicuna-7b-v1.3", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0 }'有关使用vLLM的更多方法，请查看快速入门指南：https://vllm.readthedocs....