LLMs之LLaMA-2：源碼解讀之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation.py/tokenizer.py)

目錄

一、llama2源碼解讀—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)

1、源碼解讀(example_text_completion.py文件)利用預(yù)訓(xùn)練好的語言模型基于文本提示實(shí)現(xiàn)生成文本任務(wù)

運(yùn)行腳本命令

# 1.0、main函數(shù)使用預(yù)訓(xùn)練模型生成文本

# 1.1、先通過 Llama.build 方法創(chuàng)建了一個(gè)生成器對象，用于生成文本

# 1.2、定義生成文本的提示：自由文本生成、文本續(xù)寫

# 1.3、 利用生成器的text_completion方法針對每個(gè)提示生成文本，傳入文本提示列表 prompts 以及其他參數(shù)

# 1.4、for循環(huán)遍歷 prompts 和對應(yīng)的生成結(jié)果，并將它們打印出來，以展示生成的文本內(nèi)容

2、源碼解讀(example_chat_completion.py文件)利用預(yù)訓(xùn)練好的語言模型基于基于三個(gè)角色的多組對話的列表實(shí)現(xiàn)對話聊天任務(wù)

# 1.0、main函數(shù)使用預(yù)訓(xùn)練模型生成文本

# 1.1、先通過 Llama.build 方法創(chuàng)建了一個(gè)生成器對象，用于生成文本

# 1.2、定義生成文本的提示：創(chuàng)建了一個(gè)基于三個(gè)角色的多組對話的列表

# 1.3、 利用生成器的text_completion方法針對每個(gè)dialogs生成文本，傳入dialogs列表以及其他參數(shù)

# 1.4、for循環(huán)遍歷dialog 和對應(yīng)的生成結(jié)果，打印出每個(gè)角色的消息以及生成的回復(fù)

二、llama2源碼解讀—模型/分詞器/對話聊天功能—(model.py/generation.py/tokenizer.py)

2.1、源碼解讀(model.py文件)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)Transformer模型(多頭注意力機(jī)制+前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+旋轉(zhuǎn)嵌入)

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(model.py文件)模塊化思想實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的Transformer模型(多頭注意力機(jī)制+前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RMSNorm+RoPE+并行計(jì)算+緩存機(jī)制提升效率)

2.2、源碼解讀(generation.py文件)

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(generation.py文件)—Llama類實(shí)現(xiàn)基于預(yù)訓(xùn)練模型的文本生成功能(基于單輪提示實(shí)現(xiàn)文本補(bǔ)全/多輪對話生成)=build函數(shù)構(gòu)建Llama實(shí)例+init函數(shù)初始化模型和詞表對象+generate函數(shù)基于提示文本生成文本序列+sample_top_p輔助函數(shù)實(shí)現(xiàn)了控制隨機(jī)性的核心采樣策略top-P

2.3、源碼解讀(tokenizer.py文件)

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(tokenizer.py文件)基于SentencePiece庫執(zhí)行文本的分詞和編碼/解碼操作—在文本生成和處理過程中，將文本字符串與token ID列表之間進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換，以便與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行交互

一、llama2源碼解讀—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)

1、源碼解讀(example_text_completion.py文件)利用預(yù)訓(xùn)練好的語言模型基于文本提示實(shí)現(xiàn)生成文本任務(wù)

使用預(yù)訓(xùn)練模型和分詞器來生成文本，用戶可以通過命令行參數(shù)來配置生成方式

源代碼地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/example_text_completion.py

運(yùn)行腳本命令

torchrun --nproc_per_node 1 example_text_completion.py \

????--ckpt_dir llama-2-7b/ \

????--tokenizer_path tokenizer.model \

????--max_seq_len 128 --max_batch_size 4

# 1.0、main函數(shù)使用預(yù)訓(xùn)練模型生成文本

ckpt_dir (str): 存儲預(yù)訓(xùn)練模型檢查點(diǎn)文件的目錄。

tokenizer_path (str): 用于文本編碼/解碼的分詞器模型的路徑。

temperature (float, optional): 用于控制生成過程中隨機(jī)性的溫度值。默認(rèn)為 0.6。

top_p (float, optional): 用于控制生成多樣性的 top-p 抽樣參數(shù)。默認(rèn)為 0.9。

max_seq_len (int, optional): 輸入提示的最大序列長度。默認(rèn)為 128。

max_gen_len (int, optional): 生成的序列的最大長度。默認(rèn)為 64。

max_batch_size (int, optional): 生成序列的最大批次大小。默認(rèn)為 4。

# 1.1、先通過 Llama.build 方法創(chuàng)建了一個(gè)生成器對象，用于生成文本

# 1.2、定義生成文本的提示：自由文本生成、文本續(xù)寫

# 代碼定義了一個(gè)包含多個(gè)文本提示的列表。表示用戶要求模型生成的文本。這些提示包括普通的自由生成提示、帶有示例的提示以及一些需要模型繼續(xù)文本的提示。

# 1.3、 利用生成器的text_completion方法針對每個(gè)提示生成文本，傳入文本提示列表 prompts 以及其他參數(shù)

# 1.4、for循環(huán)遍歷 prompts 和對應(yīng)的生成結(jié)果，并將它們打印出來，以展示生成的文本內(nèi)容

2、源碼解讀(example_chat_completion.py文件)利用預(yù)訓(xùn)練好的語言模型基于基于三個(gè)角色的多組對話的列表實(shí)現(xiàn)對話聊天任務(wù)

源代碼地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/example_chat_completion.py

# 1.0、main函數(shù)使用預(yù)訓(xùn)練模型生成文本

ckpt_dir (str): 包含預(yù)訓(xùn)練模型檢查點(diǎn)文件的目錄路徑。

tokenizer_path (str): 用于文本編碼/解碼的分詞器模型文件的路徑。

temperature (float, 可選): 用于控制生成過程中的隨機(jī)性的溫度值。默認(rèn)值為0.6。

top_p (float, 可選): 控制生成多樣性的 top-p 采樣參數(shù)。默認(rèn)值為0.9。

max_seq_len (int, 可選): 輸入提示的最大序列長度。默認(rèn)值為512。

max_batch_size (int, 可選): 生成序列的最大批處理大小。默認(rèn)值為8。

max_gen_len (int, 可選): 生成序列的最大長度。如果為None，則設(shè)置為模型的最大序列長度。默認(rèn)值為None。

# 1.1、先通過 Llama.build 方法創(chuàng)建了一個(gè)生成器對象，用于生成文本

# 1.2、定義生成文本的提示：創(chuàng)建了一個(gè)基于三個(gè)角色的多組對話的列表

# 每個(gè)對話都是一個(gè)包含多個(gè)消息的列表，消息包括角色（"user"、"assistant"、"system"）和消息內(nèi)容

# 1.3、 利用生成器的text_completion方法針對每個(gè)dialogs生成文本，傳入dialogs列表以及其他參數(shù)

# 1.4、for循環(huán)遍歷dialog 和對應(yīng)的生成結(jié)果，打印出每個(gè)角色的消息以及生成的回復(fù)

二、llama2源碼解讀—模型/分詞器/對話聊天功能—(model.py/generation.py/tokenizer.py)

2.1、源碼解讀(model.py文件)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)Transformer模型(多頭注意力機(jī)制+前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+旋轉(zhuǎn)嵌入)

源代碼地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(model.py文件)模塊化思想實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的Transformer模型(多頭注意力機(jī)制+前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RMSNorm+RoPE+并行計(jì)算+緩存機(jī)制提升效率)

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(model.py文件)模塊化思想實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的Transformer模型(多頭注意力機(jī)制+前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RMSNorm+RoPE+并行計(jì)算+緩存機(jī)制提升效率)_一個(gè)處女座的程序猿的博客-CSDN博客

2.2、源碼解讀(generation.py文件)

源代碼地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/generation.py

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(generation.py文件)—Llama類實(shí)現(xiàn)基于預(yù)訓(xùn)練模型的文本生成功能(基于單輪提示實(shí)現(xiàn)文本補(bǔ)全/多輪對話生成)=build函數(shù)構(gòu)建Llama實(shí)例+init函數(shù)初始化模型和詞表對象+generate函數(shù)基于提示文本生成文本序列+sample_top_p輔助函數(shù)實(shí)現(xiàn)了控制隨機(jī)性的核心采樣策略top-P

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(generation.py文件)—Llama類實(shí)現(xiàn)基于預(yù)訓(xùn)練模型的文本生成功能(基于單輪提示實(shí)現(xiàn)文本補(bǔ)全/多輪對話生成)=build函數(shù)構(gòu)建Llama實(shí)例+init_一個(gè)處女座的程序猿的博客-CSDN博客

2.3、源碼解讀(tokenizer.py文件)

源代碼地址：https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/tokenizer.py

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(tokenizer.py文件)基于SentencePiece庫執(zhí)行文本的分詞和編碼/解碼操作—在文本生成和處理過程中，將文本字符串與token ID列表之間進(jìn)行相互轉(zhuǎn)換，以便與深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行交互

LLMs之LLaMA-2：源碼解讀(tokenizer.py文件)基于SentencePiece庫執(zhí)行文本的分詞和編碼/解碼操作—在文本生成和處理過程中，將文本字符串與token ID列表之間進(jìn)行相互_一個(gè)處女座的程序猿的博客-CSDN博客文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-755981.html

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