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我正在尝试部署和运行 Databricks Dolly,它是最新发布的开源 LLM 模型,作为 gpt 的替代选项
文档 - https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/aws-professional/services
尝试使用拥抱鲮鱼变压器来运行此程序
代码-
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("databricks/dolly-v1-6b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("databricks/dolly-v1-6b")
import numpy as np
from transformers import (
AutoModelForCausalLM,
AutoTokenizer,
PreTrainedModel,
PreTrainedTokenizer
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("databricks/dolly-v1-6b", padding_side="left")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("databricks/dolly-v1-6b", device_map="auto", trust_remote_code=True, offload_folder='offload')
PROMPT_FORMAT = """Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.
### Instruction:
{instruction}
### Response:
"""
def generate_response(instruction: str, *, model: PreTrainedModel, tokenizer: PreTrainedTokenizer,
do_sample: bool = True, max_new_tokens: int = 256, top_p: float = 0.92, top_k: int = 0,
**kwargs) -> str:
input_ids = tokenizer(PROMPT_FORMAT.format(instruction=instruction), return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
# each of these is encoded to a single token
response_key_token_id = tokenizer.encode("### Response:")[0]
end_key_token_id = tokenizer.encode("### End")[0]
gen_tokens = model.generate(input_ids, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id, eos_token_id=end_key_token_id,
do_sample=do_sample, max_new_tokens=max_new_tokens, top_p=top_p, top_k=top_k, **kwargs)[
0].cpu()
# find where the response begins
response_positions = np.where(gen_tokens == response_key_token_id)[0]
if len(response_positions) >= 0:
response_pos = response_positions[0]
# find where the response ends
end_pos = None
end_positions = np.where(gen_tokens == end_key_token_id)[0]
if len(end_positions) > 0:
end_pos = end_positions[0]
return tokenizer.decode(gen_tokens[response_pos + 1: end_pos]).strip()
return None
# Sample similar to: "Excited to announce the release of Dolly, a powerful new language model from Databricks! #AI #Databricks"
generate_response("Write a tweet announcing Dolly, a large language model from Databricks.", model=model,
tokenizer=tokenizer)
我收到以下错误 -
断言错误:Torch 未在启用 CUDA 的情况下编译
在网上查找时我发现 -*PyTorch 仅支持 x86_64 架构上的 CUDA,因此 CUDA 支持不适用于 Apple M1 Mac。 *
我该怎么办?
最佳答案
M1 不支持 CUDA,您可能需要删除 .to("cuda")
才能实现此功能。
input_ids = tokenizer(PROMPT_FORMAT.format(instruction=instruction), return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")
关于python - 在我的 Mac M1 上本地运行 Databricks Dolly,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/75956610/
我正在尝试部署和运行 Databricks Dolly,它是最新发布的开源 LLM 模型,作为 gpt 的替代选项 文档 - https://learn.microsoft.com/en-us/azu
我正在尝试部署和运行 Databricks Dolly,它是最新发布的开源 LLM 模型,作为 gpt 的替代选项 文档 - https://learn.microsoft.com/en-us/azu
我真的很困惑,没有任何作用。我总是收到错误“THREE.CameraDolly 不是构造函数”。如果有人还没有注意到的话,我正在使用 Three.js。 我的脚本: var WIDTH
我想在 Xcode 9 中以编程方式重新映射以下相机控件: 卡车 - alt + LMB 偏航 - LMB 推车 - alt + MMB Truck 沿 X 轴拖动虚拟相机,Yaw 绕 Y 轴旋转相机
我是一名优秀的程序员,十分优秀!