15 LlamaIndex中的使用模式:预测LLM和嵌入标记计数

LlamaIndex中的使用模式:预测LLM和嵌入标记计数

在LlamaIndex中,为了测量LLM和嵌入的标记计数,你需要执行以下步骤:

设置MockLLM和MockEmbedding对象

首先,你需要设置MockLLM和MockEmbedding对象,这些对象将用于模拟LLM和嵌入调用,以便预测标记使用情况。

from llama_index.core.llms import MockLLM
from llama_index.core import MockEmbedding

llm = MockLLM(max_tokens=256)
embed_model = MockEmbedding(embed_dim=1536)

设置TokenCountingCallback处理程序

接下来,你需要设置TokenCountingCallback处理程序,该处理程序将使用tiktoken库来计算标记数。

import tiktoken
from llama_index.core.callbacks 
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

需要重新演唱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值