mindformers.models.LlamaConfig
- class mindformers.models.LlamaConfig(batch_size: int = 1, seq_length: int = 2048, hidden_size: int = 4096, num_layers: int = 32, num_heads: int = 32, n_kv_heads: Optional[int] = None, max_position_embedding: Optional[int] = None, intermediate_size: Optional[int] = None, vocab_size: int = 32000, multiple_of: int = 256, ffn_dim_multiplier: Optional[int] = None, rms_norm_eps: float = 1e-5, bos_token_id: int = 1, eos_token_id: int = 2, pad_token_id: int = 0, ignore_token_id: int = - 100, theta: float = 10000.0, compute_dtype: str = 'float16', layernorm_compute_type: str = 'float32', softmax_compute_type: str = 'float32', rotary_dtype: str = 'float32', param_init_type: str = 'float16', embedding_init_type=None, qkv_has_bias: bool = False, qkv_concat: bool = False, parallel_config: Union[dict, TransformerOpParallelConfig] = default_transformer_config, moe_config: Union[dict, MoEConfig] = default_moe_config, use_past: bool = False, extend_method: str = 'None', scaling_factor: float = 1.0, is_dynamic: bool = False, use_rope_slice: bool = False, use_flash_attention: bool = False, use_ring_attention: bool = False, use_attn_mask_compression: bool = False, parallel_optimizer: bool = False, fine_grain_interleave: int = 1, pp_interleave_num: int = 1, offset: int = 0, checkpoint_name_or_path: str = '', repetition_penalty: float = 1.0, max_decode_length: int = 1024, block_size: int = 16, num_blocks: int = 512, top_k: int = 5, top_p: float = 1.0, do_sample: bool = True, quant_config: dict = None, tie_word_embeddings: bool = False, llm_backend: str = '', fused_rms_norm: bool = True, **kwargs)[源代码]
Llama 配置类，定义了模型大小。
- 参数：
batch_size (int, 可选) - 输入数据的批量大小，用于预测。默认值：
1。seq_length (int, 可选) - 输入 ids 的序列长度，默认值：
2048。vocab_size (int, 可选) - 模型的词汇表大小。默认值：
32000。hidden_size (int, 可选) - 编码器层和池化层的维度。默认值：
4096。num_layers (int, 可选) - Transformer 编码器中隐藏层的数量。默认值：
32。num_heads (int, 可选) - Transformer 编码器中每个注意力层的注意力头数。默认值：
32。multiple_of (int, 可选) - SwiGLU 隐藏层大小的倍数，默认值：
256。n_kv_heads (int, 可选) - 多组头注意力头数，默认值：
None。ffn_dim_multiplier (int, 可选) - ffn 层维度的倍数，默认值：
None。rms_norm_eps (float, 可选) - rms_norm的epsilon 值。默认值：
1e-5。bos_token_id (int, 可选) - 序列开始 词元的 id。默认值：
1。eos_token_id (int, 可选) - 序列结束 词元的 id。默认值：
2。pad_token_id (int, 可选) - 填充 词元的 id。默认值：
0。ignore_token_id (int, 可选) - 忽略 词元的 id。默认值：
-100。compute_dtype (str, 可选) - 线性层计算数据类型，默认值：
float16。layernorm_compute_type (str, 可选) - layernorm 计算数据类型，默认值：
float32。softmax_compute_type (str, 可选) - softmax 计算数据类型，默认值：
float32。rotary_dtype (str, 可选) - rope 计算数据类型，默认值：
float32。param_init_type (str, 可选) - 参数初始化数据类型，默认值：
float16。residual_dtype (str, 可选) - 残差计算数据类型，默认值：
None。qkv_has_bias (bool, 可选) - 查询、键和值的投影是否有偏置。默认值：
False。attn_proj_has_bias (bool, 可选) - 注意力中的投影是否有偏置。默认值：
False。use_past (bool, 可选) - 模型是否应使用过去的键/值注意力（如果适用于模型）来加速解码。默认值：
False。parallel_config (TransformerOpParallelConfig) - 并行配置。默认值：
default_transformer_config，一个带有默认参数的 TransformerOpParallelConfig 实例。extend_method (str, 可选) - 序列长度推理时的扩展方法。默认值：
None。use_flash_attention (bool, 可选) - 是否启用闪存注意力操作。默认值：
False。use_ring_attention (bool, 可选) - 是否启用环形注意力操作。默认值：
False。offset (int, 可选) - 设置流水线阶段编号时的 Transformer 层偏移量。默认值：
0。checkpoint_name_or_path (str, 可选) - 用于加载到网络中的检查点路径或名称。默认值：
None。repetition_penalty (float, 可选) - 重复惩罚参数，1.0 表示没有惩罚。详细信息请参阅 这篇论文 。默认值：
1.0。max_decode_length (int, 可选) - 生成的词元的最大长度，对应输入提示的长度加上 max_new_tokens 。如果同时设置了 max_new_tokens ，则它的效果将被覆盖。默认值：
1024。top_k (int, 可选) - 用于 top-k 筛选的最高概率词汇表词元数量。默认值：
5。top_p (float, 可选) - 如果设置为小于 1 的浮点数，则仅保留概率和达到 top_p 或更高值的最小词元集合，用于生成。默认值：
1.0。do_sample (bool, 可选) - 是否使用采样；否则使用贪婪解码。默认值：
True。block_size (int, 可选) - 使用分页注意力时，一个块中可以包含的最大词元数。默认值：
16。num_blocks (int, 可选) - 使用分页注意力时的最大块数。默认值：
512。tie_word_embeddings (bool, 可选) - 是否将输入和输出嵌入层进行共享。默认值：
False。llm_backend (str, 可选) - LLM 加速后端。默认值：
None。fused_rms_norm (bool, 可选) - 是否使用融合算子的RMS_NORM。默认值：
True。input_sliced_sig (bool, 可选) - 数据集是否已处理成模型的seq_length大小。默认值：
False。init_method_std (float, 可选) - 线性映射层使用normal类型初始化的均指。默认值：
0.01。
- 返回：
LlamaConfig 类实例。
样例：
>>> from mindformers.models import LlamaConfig >>> config = LlamaConfig(num_layers=2, seq_length=1024) >>> print(config) LlamaConfig { "batch_size": 1, "block_size": 16, "bos_token_id": 1, "checkpoint_name_or_path": "", "compute_dtype": "float16", "do_sample": true, "embedding_init_type": "float16", "eos_token_id": 2, "extend_method": "None", "ffn_dim_multiplier": null, "fine_grain_interleave": 1, "hidden_size": 4096, "ignore_token_id": -100, "intermediate_size": null, "is_dynamic": false, "layernorm_compute_type": "float32", "llm_backend": "", "max_decode_length": 1024, "max_position_embedding": 1024, "mindformers_version": "dev", "model_type": "llama", "multiple_of": 256, "n_kv_heads": null, "num_blocks": 512, "num_heads": 32, "num_layers": 2, "offset": 0, "pad_token_id": 0, "parallel_decoding_params": null, "parallel_optimizer": false, "param_init_type": "float16", "pp_interleave_num": 1, "qkv_concat": false, "qkv_has_bias": false, "quant_config": null, "repetition_penalty": 1.0, "rms_norm_eps": 1e-05, "rotary_dtype": "float32", "scaling_factor": 1.0, "seq_length": 1024, "softmax_compute_type": "float32", "theta": 10000.0, "tie_word_embeddings": false, "top_k": 5, "top_p": 1.0, "use_attn_mask_compression": false, "use_flash_attention": false, "use_past": false, "use_ring_attention": false, "use_rope_slice": false, "vocab_size": 32000 }