输出不理想~

[frog-game]

这是我写的调用脚本

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, LlamaForCausalLM
import sys

import torch

device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")

model_path = "/root/pandallm/vicuna-7b"
model =  LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map='auto', low_cpu_mem_usage=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
print("Human:")
line = input()
while line:
        inputs = 'Human: ' + line.strip() + '\n\nAssistant:'
        input_ids = tokenizer(inputs, return_tensors="pt").input_ids
        input_ids = input_ids.to(device)
        outputs = model.generate(input_ids, max_new_tokens=500, do_sample = True, top_k = 30, top_p = 0.85, temperature = 0.5, repetition_penalty=1., eos_token_id=2, bos_token_id=1, pad_token_id=0)
        rets = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)
        print("Assistant:\n" + rets[0].strip()[len(inputs) + len(line):])
        print("\n------------------------------------------------\nHuman:")
        line = input()

这是我把原始7b模型权重转换以后的llama-7b-hf

这是我将llam-7b-hf和你的https://huggingface.co/chitanda/llama-panda-zh-7b-delta差异模型合并以后的vicuna

这是结果,输出不理想

[SparkJiao]

1. inputs里面不需要加Human:或者Assistant:前缀，直接提问即可
2. 7B的模型 要么greedy search要么beam search 不要加温度系数也不要采样，如果你想要多样性的回答可以用beam search取top-3
3. 从你的例子来看主要有两个问题，事实性问题和无法停止，目前这两个问题在LLaMA系列里都很常见，即使是英文模型，后续可以在13B模型上试试

[frog-game]

好的感谢up主回答~ 我把温度系数和采样删除试试

[SparkJiao]

另外你这个去除输入部分的代码不太对 len(inputs) + len(line)把line算了两遍？

你直接把inputs从batch decode的结果里replace掉不行吗

outputs = [seq.replace(self.tokenizer.decode(input_ids[i], skip_special_tokens=True), "")
                                     for i, seq in enumerate(rets)]

[frog-game]

这个是因为返回把前面的的iput也加进去了，我临时做得切片输出 比如你输入来首李白的诗句，然后他就会把李白的诗句也在输出的最前面输出出来

[SparkJiao]

我知道啊 因为这是decoder-only 我的意思是你去掉输入时候的切片为什么用rets[len(inputs) + len(line):] 而不是 rets[len(inputs):]

[frog-game]

我知道啊 因为这是decoder-only 我的意思是你去掉输入时候的切片为什么用rets[len(inputs) + len(line):] 而不是 rets[len(inputs):]

我试试哈，懂up主的意思了~

[frog-game]

我知道啊 因为这是decoder-only 我的意思是你去掉输入时候的切片为什么用rets[len(inputs) + len(line):] 而不是 rets[len(inputs):]

因为 那个line 也带了~

[frog-game]

我知道啊 因为这是decoder-only 我的意思是你去掉输入时候的切片为什么用rets[len(inputs) + len(line):] 而不是 rets[len(inputs):]

就是 有两段不需要的长度字符输出，一个是inputs的内容，一个是line的内容

[SparkJiao]

Reopen this if need further help.

[frog-game]

import torch
import sys
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, LlamaForCausalLM
import os
from accelerate import infer_auto_device_map

model_path = "/root/vicuna-7b"
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    model_path, device_map='auto', low_cpu_mem_usage=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

print('Human:')
line = input().strip()

while line:
    batch = tokenizer(line, return_tensors="pt")
    print('\n\nAssistant:' + tokenizer.decode(model.generate(batch["input_ids"].cuda(
    ), do_sample=True, top_k=50, max_length=100, top_p=0.95, temperature=1.0)[0]))
    print("\n------------------------------------------------\nHuman:")
    line = input().strip()

还是不理想