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C4AI Command R 是一个 104B 十亿参数模型的开放权重研究版本#xff0c;具有高度先进的功能#xff0c;其中包括检索增强生成 (RAG) 和用于自动执行复杂任务的工具。此模型生成中使用的工具支持多步骤工具使用#xff0c;这允许模型在多个步骤中组合多个工具来完…型号概要
C4AI Command R 是一个 104B 十亿参数模型的开放权重研究版本具有高度先进的功能其中包括检索增强生成 (RAG) 和用于自动执行复杂任务的工具。此模型生成中使用的工具支持多步骤工具使用这允许模型在多个步骤中组合多个工具来完成困难的任务。 C4AI Command R 是一个多语言模型以 10 种语言进行性能评估英语、法语、西班牙语、意大利语、德语、巴西葡萄牙语、日语、韩语、阿拉伯语和简体中文。 Command R 针对各种用例进行了优化包括推理、总结和问答。
C4AI Command R 是 Cohere For AI 和 Cohere 开放权重版本系列的一部分。我们较小的配套模型是C4AI Command R
非流式推理代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLMmodel_id CohereForAI/c4ai-command-r-plus
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)# Format message with the command-r-plus chat template
messages [{role: user, content: Hello, how are you?}]
input_ids tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenizeTrue, add_generation_promptTrue, return_tensorspt)
## BOS_TOKEN|START_OF_TURN_TOKEN||USER_TOKEN|Hello, how are you?|END_OF_TURN_TOKEN||START_OF_TURN_TOKEN||CHATBOT_TOKEN|gen_tokens model.generate(input_ids, max_new_tokens100, do_sampleTrue, temperature0.3,)gen_text tokenizer.decode(gen_tokens[0])
print(gen_text)非流式8bit量化推理代码
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfigbnb_config BitsAndBytesConfig(load_in_8bitTrue)model_id CohereForAI/c4ai-command-r-plus
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_configbnb_config)# Format message with the command-r-plus chat template
messages [{role: user, content: Hello, how are you?}]
input_ids tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenizeTrue, add_generation_promptTrue, return_tensorspt)
## BOS_TOKEN|START_OF_TURN_TOKEN||USER_TOKEN|Hello, how are you?|END_OF_TURN_TOKEN||START_OF_TURN_TOKEN||CHATBOT_TOKEN|gen_tokens model.generate(input_ids, max_new_tokens100, do_sampleTrue, temperature0.3,)gen_text tokenizer.decode(gen_tokens[0])
print(gen_text)流式推理代码
import os
import sys
import torch
import platform
from threading import Thread
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers import TextIteratorStreamer, GenerationConfigos.environ[CUDA_VISIBLE_DEVICES] 0,1,2,3 # 指定显卡
os_name platform.system()
clear_command cls if os_name Windows else clearwelcome_prompt 欢迎使用 c4ai-command-r-plus 模型输入内容即可进行对话clear 清空对话历史exit 终止程序model_id CohereForAI/c4ai-command-r-plus
tokenizer AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id,device_mapauto)def streamer_generate(messages,max_new_tokens512,temperature0.1,top_p0.8,top_k3,num_beams1,**kwargs,
):input_ids tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenizeTrue, add_generation_promptTrue, return_tensorspt).to(cuda)streamer TextIteratorStreamer(tokenizer)generation_config GenerationConfig(temperaturetemperature,top_ptop_p,top_ktop_k,num_beamsnum_beams,**kwargs,)generation_kwargs dict(input_idsinput_ids,streamerstreamer,max_new_tokensmax_new_tokens,do_sampleTrue,generation_configgeneration_config,return_dict_in_generateTrue,**kwargs,)thread Thread(targetmodel.generate, kwargsgeneration_kwargs)thread.start()generated_text position 0start Falsestart_text |START_OF_TURN_TOKEN||USER_TOKEN| messages[-1][content] |END_OF_TURN_TOKEN||START_OF_TURN_TOKEN||CHATBOT_TOKEN|for new_text in streamer:generated_text new_textif start_text in generated_text:generated_text generated_text.split(start_text)[-1]position 0start Trueif start:if |END_OF_TURN_TOKEN| in generated_text:generated_text generated_text.rstrip(|END_OF_TURN_TOKEN|)breakprint(generated_text[position:], end, flushTrue)position len(generated_text)print()if len(messages) 10: # 设置多轮对话轮数del messages[2:4]return generated_text
if __name__ __main__:messages [{role: user, content: 请使用中文进行对话},{role: chatbot, content: 好的我可以尝试用中文与您交流。请问有什么可以帮助您吗}]while True:print(-*100)query input(user:)if query exit:print(Task is over.)sys.exit()if query.strip() clear:messages [{role: user, content: 请使用中文进行对话},{role: chatbot, content: 好的我可以尝试用中文与您交流。请问有什么可以帮助您吗}]os.system(clear_command)print(welcome_prompt)continuemessages.append({role: user, content: query})generated_text streamer_generate(messages)messages.append([{role: chatbot, content: generated_text}])tool_use_prompt和grounded_generation_prompt测试中 未完待续…
