Phi3CausalLM 模型

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Phi3CausalLM 类

keras_hub.models.Phi3CausalLM(backbone, preprocessor=None, **kwargs)

用于因果语言建模的端到端 Phi3 模型。

因果语言模型 (LM) 根据之前的标记预测下一个标记。此任务设置可用于对模型进行无监督训练，使用纯文本输入，或自动回归地生成与用于训练的数据相似的纯文本。只需调用 fit() 即可使用此任务对 Phi-3 模型进行预训练或微调。

此模型具有 generate() 方法，该方法根据提示生成文本。使用的生成策略由 compile() 上的附加 sampler 参数控制。您可以使用不同的 keras_hub.samplers 对象重新编译模型以控制生成。默认情况下，将使用 "top_k" 采样。

参数

• backbone: keras_hub.models.Phi3Backbone 实例。
• preprocessor: keras_hub.models.Phi3CausalLMPreprocessor 或 None。如果为 None，则此模型不会应用预处理，并且在调用模型之前应预处理输入。

[源代码]

from_preset 方法

Phi3CausalLM.from_preset(preset, load_weights=True, **kwargs)

从模型预设实例化 keras_hub.models.Task。

预设是用于保存和加载预训练模型的配置文件、权重和其他文件资产的目录。preset 可以作为以下之一传递

1. 内置预设标识符，例如 'bert_base_en'
2. Kaggle 模型句柄，例如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
3. Hugging Face 句柄，例如 'hf://user/bert_base_en'
4. 本地预设目录的路径，例如 './bert_base_en'

对于任何 Task 子类，您可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上可用的所有内置预设。

此构造函数可以以两种方式之一调用。可以从任务特定基类（如 keras_hub.models.CausalLM.from_preset()）或从模型类（如 keras_hub.models.BertTextClassifier.from_preset()）调用。如果从基类调用，则返回对象的子类将从预设目录中的配置推断。

参数

• preset: 字符串。内置预设标识符、Kaggle 模型句柄、Hugging Face 句柄或本地目录的路径。
• load_weights: 布尔值。如果为 True，则保存的权重将加载到模型体系结构中。如果为 False，则所有权重将被随机初始化。

示例

# Load a Gemma generative task.
causal_lm = keras_hub.models.CausalLM.from_preset(
    "gemma_2b_en",
)

# Load a Bert classification task.
model = keras_hub.models.TextClassifier.from_preset(
    "bert_base_en",
    num_classes=2,
)

[源代码]

generate 方法

Phi3CausalLM.generate(inputs, max_length=None, stop_token_ids="auto")

根据提示 inputs 生成文本。

此方法根据给定的 inputs 生成文本。用于生成的采样方法可以通过 compile() 方法设置。

如果 inputs 是 tf.data.Dataset，则将“逐批”生成输出并连接。否则，所有输入都将作为单个批次处理。

如果 preprocessor 附加到模型，则 inputs 将在 generate() 函数中进行预处理，并且应与 preprocessor 层期望的结构匹配（通常是原始字符串）。如果未附加 preprocessor，则输入应与 backbone 预期的结构匹配。请参阅上面的示例用法，以演示每个用法。

参数

• inputs: python 数据、张量数据或 tf.data.Dataset。如果 preprocessor 附加到模型，则 inputs 应与 preprocessor 层期望的结构匹配。如果未附加 preprocessor，则 inputs 应与 backbone 模型期望的结构匹配。
• max_length: 可选。int。生成的序列的最大长度。将默认为 preprocessor 的最大配置 sequence_length。如果 preprocessor 为 None，则 inputs 应填充到所需的长度，并且将忽略此参数。
• stop_token_ids: 可选。None、"auto" 或标记 ID 元组。默认为 "auto"，它使用 preprocessor.tokenizer.end_token_id。未指定处理器将产生错误。None 在生成 max_length 个标记后停止生成。您也可以指定模型应停止的标记 ID 列表。请注意，每个标记序列都将被解释为停止标记，不支持多标记停止序列。

backbone 属性

keras_hub.models.Phi3CausalLM.backbone

具有核心体系结构的 keras_hub.models.Backbone 模型。

preprocessor 属性

keras_hub.models.Phi3CausalLM.preprocessor

用于预处理输入的 keras_hub.models.Preprocessor 层。