None, max_num_batched_tokens=None, max_num_seqs=256, max_logprobs=5, disable_log_stats=False, quantization=None, enforce_eager=False, max_context_len_to_capture=8192, disable_custom_all_reduce=False, tokenizer_pool_size=0, tokenizer_pool_type='ray', tokenizer_pool_extra_config=None, en...
--model facebook/opt-125m \ --tokenizer facebook/opt-125m \ --request-rate inf \ #所有请求无间隔同时发送 --num-prompts 100 \ #共100条请求发出 --dataset-name sharegpt \ --dataset-path dataset/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json \ --sharegpt-output-len 1024 \ --seed 42 #固...
LLM(Longest Left-Match)算法是VLTokenizer的核心算法,它通过选择最长的左匹配来确定词的切分位置。以下是LLM算法的基本原理: -初始化:将待分词文本按照最大词长进行切分,得到所有可能的切分结果。 -匹配:从左到右逐个匹配切分结果中的各个片段,优先选择匹配最长的片段。 -选择最长匹配:在多个匹配的片段中,选择最长...
我们将首先介绍VLTokenizer的参数设置,然后深入分析LLM算法的原理,并探讨VLTokenizer在中文分词中的优势和实际应用。 1.参数设置 VLTokenizer具有丰富的参数设置,可以根据用户的需求来灵活配置。以下是一些常用的参数: -字典文件:用户可以指定一个字典文件,其中包含了常见词汇及其对应的词频信息。VLTokenizer将根据这个字典...
–tokenizer-mode {auto,slow} tokenizer模式。 “auto”将在可用的情况下使用快速tokenizer。“slow”将始终使用慢速tokenizer。 –trust-remote-code 信任来自huggingface的远程代码。 –download-dir 下载和加载权重的目录,默认为huggingface的默认缓存目录。 –load-format {auto,pt,safetensors,npcache,dummy} 要加载...
该脚本会自动将模型以张量并行的方式在两个 GPU 上进行推理计算。 整个推理过程大大致流程如下图所示,即 1 给定一定数量的 prompts(字符串数组) 2. vllm 会使用 Scheduler 模块自动对需要推理句子进行调度 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...
用户输入(对于completion 接口是prompt,对于chat 接口是messages)被转为prompt,最终被model 对应的tokenizer 转为input_ids。 用户输入 在被转为prompt 过程对不同的模型有一些不同,因此要进行一些转换(其它的诸如stop token每个模型也有差异)。比如对于会话数据,转为chatglm3 的prompt 会类似于以下形式 ...
--tokenizer-revision TOKENIZER_REVISION 要使用的huggingface分词器的修订版本。它可以是一个分支名称、一个标签名称或一个提交id。如果未指定,将使用默认版本。 --tokenizer-mode{auto,slow}分词器模式。*"auto"将使用快速分词器(如果可用)。*"slow"将总是使用慢分词器。
--tokenizer TOKENIZER: 要使用的分词器的名称或路径(例如,Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct) --quantization 方法:模型权重的量化方法(例如,aqlm, awq, fp8, bitsandbytes, None) --dtype 类型:模型权重和激活的数据类型(例如,auto, half, float16, bfloat16, float32) --device 设备:执行设备(例如,auto, cuda...
(prompts,sampling_params=sampling_params)end_time=time.time()print(f"cost time {end_time - start_time}")defmain(args):llm=LLM(model="baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat",tokenizer_mode='auto',trust_remote_code=True,enforce_eager=True,tensor_parallel_size=2,enable_prefix_caching=True)num_...