Fixes #80 Should be merged after #82 This PR fixes the frontends to not use LLaMA fast tokenizer, which causes a protobuf bug. We should use the normal tokenizer instead.
--tokenizer-revision <revision>:同样针对tokenizer,指定具体版本。 tokenizer模式参数 --tokenizer-mode {auto,slow}:决定tokenizer的工作模式。 "auto":如果有可用的快速tokenizer则优先使用。 "slow":始终使用慢速tokenizer。 安全性和远程代码信任参数 --trust-remote-code:信任来自Hugging Face的远程代码。 下载与加...
The tokenizer mode.“auto” will use the fast tokenizer if available.“slow” will always use the slow tokenizer. 05.分词器模式。 auto 将会使用可用的最快的分词器。 slow 将会总是使用慢分词器。 --trust-remote-code Trust remote code from huggingface. 06.信任来自抱脸的远程代码。 --download-di...
model: The name or path of a HuggingFace Transformers model. tokenizer: The name or path of a HuggingFace Transformers tokenizer. tokenizer_mode: The tokenizer mode. "auto" will use the fast tokenizer if available, and "slow" will always use the slow tokenizer. skip_tokenizer_init: If true,...
--tokenizer-mode {auto,slow}:指定分词器模式。默认为 auto,表示自动选择最佳模式。 --download-dir DOWNLOAD_DIR:指定模型下载目录。默认为 downloads/。 --load-format {auto,pt,safetensors,npcache,dummy}:指定模型加载格式。默认为 auto,表示自动选择最佳格式。 --dtype {auto,half,float16,bfloat16,...
"""An LLM for generating texts from given prompts and sampling parameters.
GLM-4V尚不支持。您可以在#5358中跟踪其进展。
willalwaysusetheslowtokenizer.|skip_tokenizer_init:Iftrue,skipinitializationoftokenizerand|detokenizer....
use_v2_block_manager=True, num_scheduler_steps=1, chunked_prefill_enabled=False multi_step_stream_outputs=True, enable_prefix_caching=False, use_async_output_proc=False, use_cached_outputs=False, mm_processor_kwargs=None) WARNING 10-17 15:21:51 tokenizer.py:169] Using a slow tokenizer. Th...
model_type in _MODEL_TYPES_WITH_SLOW_TOKENIZER: if kwargs.get("use_fast", False) == True: raise ValueError( f"Cannot use the fast tokenizer for {config.model_type} due to " "bugs in the fast tokenizer.") logger.info( f"Using the slow tokenizer for {config.model_type} ...