huggingface的generate推理方法源码解读

最新推荐文章于 2025-03-10 15:04:45 发布
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分类专栏： 大语言模型教程(基于llama模型) 文章标签： pytorch 深度学习 人工智能 huggingface generate 大语言模型
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前言

大语言模型基本使用huggingface的generate方法进行推理。而我最近也在使用llama3代码，于是我写下一份huggingface的generate方法，帮助读者了解huggingface如何对大语言模型进行推理。同样，我和其它博客不太一样，我是按照源码来解读huggingface的generate方法。

一、huggingface的generate函数

比如llama3对huggingface的generate调用代码如下：

inputs = tokenizer(input_text,return_tensors="pt")  #add_special_tokens=False ?
generation_output
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深入了解 Hugging Face 中的生成工具：Generate方法
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接下来，我们将使用GPT2在上下文（“I”, “enjoy”, “walking”, “with”, “my”, “cute”, “dog”）上生成单词序列（“I”,“enjoy”,“walking”,“with”,“my”,“cute”,“dog”）。然而，最近有更多的证据表明，贪婪搜索和束搜索的明显缺陷（主要是生成重复的单词序列）是由模型（尤其是模型的训练方式）引起的，而不是解码方法引起的，参见。的 6 个最有可能的词仅占据了大约三分之二的概率质量，但在第二步中，几乎包含了所有的概率质量。
AGI 之 【Hugging Face】 的【文本生成】的 [生成连贯文本 ] / [ 贪婪搜素解码 ] / [束搜索解码] / [ top-k和采样 ] 的简单整理
仙魁XAN
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AGI，即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是一种具备人类智能水平的人工智能系统。它不仅能够执行特定的任务，而且能够理解、学习和应用知识于广泛的问题解决中，具有较高的自主性和适应性。AGI的能力包括但不限于自我学习、自我改进、自我调整，并能在没有人为干预的情况下解决各种复杂问题。跨领域任务执行：AGI能够处理多领域的任务，不受限于特定应用场景。自主学习与适应：AGI能够从经验中学习，并适应新环境和新情境。
huggingface的generate推理源码解读
weixin_38252409的博客
07-30 1014
大语言模型基本使用huggingface的generate方法进行推理。而我最近也在使用llama3代码，于是我写下一份huggingface的generate方法，帮助读者了解huggingface如何对大语言模型进行推理。同样，我和其它博客不太一样，我是按照源码来解读huggingface的generate方法。
Huggingface 模型修改
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Huggingface里面的模型封装的很好，想要直接修改代码并非容易的事，但是如果看文档，它有很多参数，能把你想到的大部分结果取出来，下面我就以一次经历来讲讲我如何在T5模型上面加一个featurefusion层。复制下来查看，发现可以直接用T5.encoder对input_ids进行编码，然后把encoder_outputs直接输入T5ForConditionalGeneration，就可以了。查看文档，可以直接把模型的输入参数输入generate函数里面。...
llama3源码解读之推理-infer
weixin_38252409的博客
08-01 818
本项目是解读开源github的代码，该项目基于Meta最新发布的新一代开源大模型Llama-3开发，是Chinese-LLaMA-Alpaca开源大模型相关系列项目（一期、二期）的第三期。而本项目开源了中文Llama-3基座模型和中文Llama-3-Instruct指令精调大模型。这些模型在原版Llama-3的基础上使用了大规模中文数据进行增量预训练，并且使用精选指令数据进行精调，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比二代相关模型获得了显著性能提升。
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基于 transformers 的 generate() 方法实现多样化文本生成：参数含义和算法原理解读
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