MegEngine / MegEngine/InferLLM
I got the error on centos 7: failed to tokenize string!
Dieses Issue hat noch niemand übernommen.
- Vorherrschende Sprache
- C++
- Sterne
- 752
- Forks
- 94
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
I got the error like this on centos 7:
failed to tokenize string!
[root@VM-0-15-centos build]# ./llama -m chinese-alpaca-7b-q4.bin -t 2
main: seed = 1700961097
model is new , version = 1
load: n_vocab = 49954
load: n_ctx = 2048
load: n_embd = 4096
load: n_mult = 256
load: n_head = 32
load: n_layer = 32
load: n_rot = 128
load: model ftype = 2
total weight length = 4304332800
main: interactive mode on.
sampling parameters: temp = 0.100000, top_k = 40, top_p = 0.950000, repeat_last_n = 64, repeat_penalty = 1.300000
== Running in chat mode. ==
- Press Ctrl+C to interject at any time.
- If you want to submit another line, end your input in ''.
failed to tokenize string!
Killed
Originally posted by @Mignet in https://github.com/MegEngine/InferLLM/issues/28#issuecomment-1826459644
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne damit, den gemeldeten Befehl unter CentOS 7 mit chinese-alpaca-7b-q4.bin und zwei Threads zu reproduzieren. Untersuche den nach dem Wechsel in den Chatmodus angezeigten Tokenizer-Fehler; abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die Ursache identifiziert wurde und bestätigt ist, dass derselbe Aufruf nicht mehr mit dem gemeldeten Fehler und der Meldung Killed beendet wird.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- cpp
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Bug
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 30/100