这段代码定义了一个名为`ChatPDF`的类,它结合了文本相似性模型和生成模型,用于处理和生成基于特定文档语料库的自然语言回答。以下是对代码的详细解读:
1. **导入依赖**:代码开始处导入了多个Python库,包括`argparse`(命令行参数解析)、`hashlib`(哈希函数)、`os`(操作系统功能)、`jieba`(中文分词)、`torch`(PyTorch深度学习框架)、`loguru`(日志记录)、`peft`(模型量化工具)等。
2. **定义模型类映射**:`MODEL_CLASSES`字典定义了不同类型生成模型的类映射,包括Bloom、ChatGLM、LLaMA、Baichuan和Auto模型。
3. **定义提示模板**:`PROMPT_TEMPLATE`是一个字符串模板,用于生成模型的输入提示,它包含了问题的上下文和查询。
4. **定义文本分割器**:`SentenceSplitter`类用于将长文本分割成小块,以便模型处理。它考虑了中文和英文的不同分词策略。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-857896.html
5. **定义ChatPDF类**:
- 类的初始化函数`__init__`接收多个参数,包括相似性模型、生成模型类型和路径、语料库文件、设备、量化选项等。
- `_init_gen_model`方法用于初始化生成模型,支持量化和PEFT(Prompt Engineering with Frozen Transformers)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-857896.html
到了这里,关于ChatPDF代码解读2的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!