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将根据这个字典文件来进行分词。 -最大词长:用户可以设定一个最大的词长度,超过该长度的词将被切分为多个子词。 -最小词长:...
例如以下是使用 Python 调用 OpenAI API 的一个基本示例,使用max_tokens参数控制生成序列的长度。 importopenai# 用你的 OpenAI API 密钥替换此处openai.api_key='your_openai_api_key'# 定义请求参数prompt="解释一下量子力学的基本原理。"model_name="text-davinci-003"# 选择一个合适的模型max_tokens=150# ...
docker run-it \--runtime nvidia \--gpus all \--network="host"\--ipc=host \-v./models:/vllm-workspace/models \-v./config:/vllm-workspace/config \ vllm/vllm-openai:latest \--model models/Qwen2.5-14B-Instruct/Qwen2.5-14B-Instruct-Q4_K_M.gguf \--tokenizer Qwen/Qwen2.5-14B-Instru...
对话模板一般采用 Jinja 模板来描述,对于比较新的开源对话模型(一般带 Instruct 或 Chat 后缀),您一般可以在模型目录的tokenizer_config.json文件或chat_template.json文件中找到chat_template字段,即为该模型的对话模板,若未做特殊设置我们默认会使用此对话模板。
vLLM引擎参数详解 以下是对vLLM引擎所支持的各项参数的详细解释: 基本模型与tokenizer参数 --model <model_name_or_path>:指定要使用的Hugging Face模型的名字或路径。 --tokenizer <tokenizer_name_or_path>:指定要使用的Hugging Face tokenizer的名字或路径。 版本控制参数 --revision <revision>:指定了要使用的...
vLLM是一个快速、高效的语言模型服务库，它有很多命令行参数，下面用比较通俗易懂的方式介绍一些常见的参数：模型相关参数。`--model`：指定要使用的语言模型，比如你想用ChatGLM模型或者Llama模型等，就通过这个参数来指定具体模型的名称或路径。`--tokenizer`：指定用于对文本进行分词等处理的工具。不同的模型可能...
vllm服务推理参数 stop: List of string。【生成文本时,碰到此token就会停下,但结果不会包含此token】 stop_token_ids: List of string。【生成id时,碰到此id就会停止,会包含此id,比如 tokenizer.eos_token_id [im_end]】 最终判断是否停止,是两个的并集【同时考虑】...
为了让语言模型支持聊天协议,vLLM 要求模型在其tokenizer配置中包含一个聊天模板。聊天模板是一个 Jinja2 模板,用于指定输入中的角色、信息和其他chat-specific标记的编码方式。 NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct 的聊天模板示例可在 此处找到 有些模型即使进行了指令/聊天微调,也不会提供聊天模板。对于这些模型,...
tokenizer =AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir, trust_remote_code=True) prompts = ["Hello, my name is Alia","Today is a sunny day,","The capital of France is","Introduce YaoMing to me.", ] sampling_params =SamplingParams(temperature=0.8, top_p=0.95, max_tokens=128, stop=['<|...