"temperature": 0.3 }' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 总结 你可以通过调整以上的参数来控制模型生成的结果,包括输出的长度、多样性、准确性等。对于你的场景,建议重点调整max_tokens、temperature和top_p参数,以确保生成有效且合适的SQL查询。
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值设置为0。反之设置为大于0。 top_k:大于0的正整数。从k个概率最...
vLLM 0.6.0中默认启用该功能,可以通过设置参数--disable-async-output-proc来手动关闭。#禁用/启用异步输出处理 vllm serve facebook/opt-125m \ --max-model-len 2048 \ --use-v2-block-manager \ --disable-async-output-proc #移除该参数则默认启用以下为测试结果(左禁用异步输出处理,右启用异步输出处理)...
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之间。 top_k top_k参数表示模型预测的前k个最可能的下一个词。在生成文本时,模型会根据当前...
在llm.generate方法中,你可以设置以下参数: max_tokens:生成的最大 token 数。 temperature:控制生成文本的随机性。 top_k:限制从概率最高的前 k 个 token 中采样。 top_p:控制生成时的累积概率阈值。 示例: output = llm.generate( prompt="The future of artificial intelligence is", ...
=== $ curl http://localhost:8000/v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "meta-llama/Llama-2-7b-hf", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0 }' vLLM在实现在线服务时,采用uvicorn部署fastapi app实例,以此实现异步的请求处...
curl -H"Host:$SERVICE_HOSTNAME"-H"Content-Type: application/json"http://$NGINX_INGRESS_IP:80/v1/chat/completions -d'{"model": "qwen", "messages": [{"role": "user", "content": "测试一下"}], "max_tokens": 10, "temperature": 0.7, "top_p": 0.9, "seed": 10}'...
{"prompt":prompt,"logprobs": 1,"max_tokens": 256,"temperature": 1,"use_beam_search": False,"top_p":0,"top_k":1,"stop":"<eod>",}json_data =json.dumps(raw_json_data)headers = {"Content-Type": "application/json",}response =requests.post(f'http://localhost:8000/generate',...
"temperature": 0 }' 兼容OpenAI 的 API Server 默认监听 8000 端口,--host 和--port 参数可以指定主机和端口。 代码地址:https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/entrypoints/api_server.py 代码语言:shell 复制 python-mvllm.entrypoints.openai.api_server--modelfacebook/opt-125m ...