llama.cpp 转化 huggingface 模型失败 解决路径

llama.cpp 转化 huggingface 模型失败 解决路径

    正在检查是否收录...

问题:

./main -m ./models/book_q4_K_M -n 128

报错:

terminate called after throwing an instance of 'std::out_of_range' what(): unordered_map::at

解决方案:

python convert.py models/llama3-8B/ --vocab-type bpe

报错:

Found vocab files: {'spm': None, 'bpe': PosixPath('models/llama3-8B/vocab.json'), 'hfft': PosixPath('models/llama3-8B/tokenizer.json')} Loading vocab file PosixPath('models/llama3-8B/vocab.json'), type 'bpe' Vocab info: <BpeVocab with 128000 base tokens and 256 added tokens> Special vocab info: <SpecialVocab with 280147 merges, special tokens {'bos': 128000, 'eos': 128009, 'pad': 128009}, add special tokens unset>

 (py310) root@quin-ubuntu:~/code/llama.cpp# ls models/llama3-8B/  config.json             LICENSE                           model-00003-of-00004.safetensors README.md               tokenizer.json  generation_config.json model-00001-of-00004.safetensors model-00004-of-00004.safetensors special_tokens_map.json  ggml-model-f16.gguf     model-00002-of-00004.safetensors model.safetensors.index.json     tokenizer_config.json

发现没有 vocab.json 文件

复制 token.json 重命名为 vocab.json

vocab.jsontokenizer.json 都是与自然语言处理模型中的令牌器(tokenizer)相关的配置文件,但它们包含的信息和用途可能有所不同。

vocab.json:

这个文件通常包含了模型的词汇表(vocabulary),即模型能够理解和生成的所有单词或子词单元的列表。

词汇表文件可能包括每个词汇条目的索引、词汇本身以及相关的统计信息(如频率)。

在基于BPE(Byte Pair Encoding)或其他子词分割算法的令牌器中,vocab.json 文件可能包含了所有合并操作(merges)的列表,这些合并操作定义了如何将字符组合成子词单元。

tokenizer.json:

这个文件可能包含了令牌器的完整配置,包括词汇表、特殊令牌(如[CLS]、[SEP]、[UNK]等)、分割规则、预处理和后处理步骤等。

在某些框架或模型中,tokenizer.json 可能是一个更全面的配置文件,它不仅包含了词汇表信息,还可能包括了如何将文本转换为模型输入的详细说明。

这个文件可能用于保存和加载令牌器的配置,以便在不同的环境中重用相同的令牌化过程。

在实际应用中,vocab.jsontokenizer.json 的具体内容和格式可能取决于所使用的框架和模型。例如,在Hugging Face的Transformers库中,tokenizer.json 文件通常包含了令牌器的所有配置信息,而 vocab.json 可能只是词汇表的一部分。

如果你遇到需要使用这些文件的情况,你应该查阅相关模型或框架的文档,以确保你理解每个文件的确切用途和内容,并正确地使用它们。如果你的模型或脚本期望找到 vocab.json 文件,但你只有 tokenizer.json,你可能需要检查这两个文件是否可以互换,或者是否需要对脚本进行调整以适应现有的文件。

 cp models/llama3-8B/tokenizer.json models/llama3-8B/vocab.json

重新转换:

 # 转换模型  python convert.py models/llama3-8B/ --vocab-type bpe  ​  # 量化模型  ./quantize models/llama3-8B/ggml-model-f32.gguf ./models/book-Q4_K_M.gguf Q4_K_M  ​  # 运行模型  ./main -m ./models/book-Q4_K_M.gguf -n 128

jsontokenllamabpepython自然语言codingtransformers重命名hugging face量化模型自然语言处理文本转换transformer语言处理解决方案code
  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-15860.html
  • 版权声明:本博客所有文章除特别声明外,均默认采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。
本站部分内容来源于网络转载,仅供学习交流使用。如涉及版权问题,请及时联系我们,我们将第一时间处理。
文章很赞!支持一下吧 还没有人为TA充电
为TA充电
还没有人为TA充电
0
  • 支付宝打赏
    支付宝扫一扫
  • 微信打赏
    微信扫一扫
感谢支持
文章很赞!支持一下吧
关于作者
2.3W+
5
0
1
WAP站长官方

快速学会一个算法,xLSTM

上一篇

Yann LeCun:ViT慢且效率低,实时图像处理还得看卷积

下一篇
  • 复制图片
按住ctrl可打开默认菜单