KerasHub：预训练模型
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GemmaTokenizer

[源代码]

GemmaTokenizer 类

keras_hub.tokenizers.GemmaTokenizer(proto, **kwargs)

基于 SentencePiece 的 Gemma 分词层。

此分词器类将原始字符串分词为整数序列，并基于 keras_hub.tokenizers.SentencePieceTokenizer。与底层分词器不同，它将检查 Gemma 模型所需的所有特殊 token，并提供一个 from_preset() 方法，用于自动下载与 Gemma 预设匹配的词汇表。

如果输入是一批字符串（秩 > 0），该层将输出一个 tf.RaggedTensor，其中输出的最后一个维度是不规则的。

如果输入是标量字符串（秩 == 0），该层将输出一个具有静态形状 [None] 的密集 tf.Tensor。

参数

  • proto: SentencePiece proto 文件的 string 路径，或包含序列化 SentencePiece proto 的 bytes 对象。有关格式的更多详细信息，请参阅 SentencePiece 存储库。

示例

# Unbatched input.
tokenizer = keras_hub.models.GemmaTokenizer.from_preset("gemma_2b_en")
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

# Batched input.
tokenizer(["The quick brown fox jumped.", "The fox slept."])

# Detokenization.
tokenizer.detokenize(tokenizer("The quick brown fox jumped."))

# Custom vocabulary.
bytes_io = io.BytesIO()
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["The quick brown fox jumped."])
sentencepiece.SentencePieceTrainer.train(
    sentence_iterator=ds.as_numpy_iterator(),
    model_writer=bytes_io,
    vocab_size=8,
    model_type="WORD",
    pad_id=0,
    bos_id=1,
    eos_id=2,
    unk_id=3,
    pad_piece="<pad>",
    bos_piece="<bos>",
    eos_piece="<eos>",
    unk_piece="<unk>",
)
tokenizer = keras_hub.models.GemmaTokenizer(
    proto=bytes_io.getvalue(),
)
tokenizer("The quick brown fox jumped.")

[源代码]

from_preset 方法

GemmaTokenizer.from_preset(preset, config_file="tokenizer.json", **kwargs)

从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Tokenizer。

预设是一个包含配置、权重和其他文件资产的目录，用于保存和加载预训练模型。preset 可以作为以下之一传递：

  1. 一个内置的预设标识符，如 'bert_base_en'
  2. 一个 Kaggle Models 句柄，如 'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
  3. 一个 Hugging Face 句柄，如 'hf://user/bert_base_en'
  4. 一个本地预设目录的路径，如 './bert_base_en'

对于任何 Tokenizer 子类，您都可以运行 cls.presets.keys() 来列出该类上所有可用的内置预设。

此构造函数可以通过两种方式调用。可以从基类调用，例如 keras_hub.models.Tokenizer.from_preset()，或者从模型类调用，例如 keras_hub.models.GemmaTokenizer.from_preset()。如果从基类调用，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。一个内置预设标识符、一个 Kaggle Models 句柄、一个 Hugging Face 句柄或一个本地目录的路径。
  • load_weights：布尔值。如果为 `True`，权重将被加载到模型架构中。如果为 `False`，权重将被随机初始化。

示例

# Load a preset tokenizer.
tokenizer = keras_hub.tokenizer.Tokenizer.from_preset("bert_base_en")

# Tokenize some input.
tokenizer("The quick brown fox tripped.")

# Detokenize some input.
tokenizer.detokenize([5, 6, 7, 8, 9])
预设 参数 描述
gemma_2b_en 25.1 亿 20 亿参数、18 层的 Gemma 基础模型。
gemma_instruct_2b_en 25.1 亿 20 亿参数、18 层的 Gemma 指令微调模型。
gemma_1.1_instruct_2b_en 25.1 亿 20 亿参数、18 层的 Gemma 指令微调模型。1.1 版本更新提高了模型质量。
code_gemma_1.1_2b_en 25.1 亿 20 亿参数、18 层的 CodeGemma 模型。此模型针对代码补全的“填充中间”(FIM) 任务进行了训练。1.1 版本更新提高了模型质量。
code_gemma_2b_en 25.1 亿 20 亿参数、18 层的 CodeGemma 模型。此模型针对代码补全的“填充中间”(FIM) 任务进行了训练。
gemma2_2b_en 26.1 亿 20 亿参数、26 层的 Gemma 基础模型。
gemma2_instruct_2b_en 26.1 亿 20 亿参数、26 层的 Gemma 指令微调模型。
shieldgemma_2b_en 26.1 亿 20 亿参数、26 层的 ShieldGemma 模型。
gemma_7b_en 85.4 亿 70 亿参数、28 层的 Gemma 基础模型。
gemma_instruct_7b_en 85.4 亿 70 亿参数、28 层的 Gemma 指令微调模型。
gemma_1.1_instruct_7b_en 85.4 亿 70 亿参数、28 层的 Gemma 指令微调模型。1.1 版本更新提高了模型质量。
code_gemma_7b_en 85.4 亿 70 亿参数、28 层的 CodeGemma 模型。此模型针对代码补全的“填充中间”(FIM) 任务进行了训练。
code_gemma_instruct_7b_en 85.4 亿 70 亿参数、28 层的 CodeGemma 指令微调模型。此模型针对与代码相关的聊天用例进行了训练。
code_gemma_1.1_instruct_7b_en 85.4 亿 70 亿参数、28 层的 CodeGemma 指令微调模型。此模型针对与代码相关的聊天用例进行了训练。1.1 版本更新提高了模型质量。
gemma2_9b_en 92.4 亿 90 亿参数、42 层的 Gemma 基础模型。
gemma2_instruct_9b_en 92.4 亿 90 亿参数、42 层的 Gemma 指令微调模型。
shieldgemma_9b_en 92.4 亿 90 亿参数、42 层的 ShieldGemma 模型。
gemma2_27b_en 272.3 亿 270 亿参数、42 层的 Gemma 基础模型。
gemma2_instruct_27b_en 272.3 亿 270 亿参数、42 层的 Gemma 指令微调模型。
shieldgemma_27b_en 272.3 亿 270 亿参数、42 层的 ShieldGemma 模型。
pali_gemma_3b_mix_224 2.92B 图像大小 224，混合微调，文本序列长度为 256
pali_gemma_3b_224 2.92B 图像大小 224，预训练，文本序列长度为 128
pali_gemma_3b_mix_448 2.92B 图像大小 448，混合微调，文本序列长度为 512
pali_gemma_3b_448 2.92B 图像大小 448，预训练，文本序列长度为 512
pali_gemma_3b_896 2.93B 图像大小 896，预训练，文本序列长度为 512
pali_gemma2_mix_3b_224 3.03B 30 亿参数，图像大小 224，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 2B 语言模型 26 层。此模型已在各种视觉语言任务和领域上进行微调。
pali_gemma2_pt_3b_224 3.03B 30 亿参数，图像大小 224，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 2B 语言模型 26 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma_2_ft_docci_3b_448 3.03B 30 亿参数，图像大小 448，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 2B 语言模型 26 层。此模型已在 DOCCI 数据集上进行微调，以改进具有细粒度细节的描述。
pali_gemma2_mix_3b_448 3.03B 30 亿参数，图像大小 448，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 2B 语言模型 26 层。此模型已在各种视觉语言任务和领域上进行微调。
pali_gemma2_pt_3b_448 3.03B 30 亿参数，图像大小 448，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 2B 语言模型 26 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma2_pt_3b_896 3.04B 30 亿参数，图像大小 896，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 2B 语言模型 26 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma2_mix_10b_224 9.66B 100 亿参数，图像大小 224，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 9B 语言模型 42 层。此模型已在各种视觉语言任务和领域上进行微调。
pali_gemma2_pt_10b_224 9.66B 100 亿参数，图像大小 224，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 9B 语言模型 42 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma2_ft_docci_10b_448 9.66B 100 亿参数，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 9B 语言模型 42 层。此模型已在 DOCCI 数据集上进行微调，以改进具有细粒度细节的描述。
pali_gemma2_mix_10b_448 9.66B 100 亿参数，图像大小 448，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 9B 语言模型 42 层。此模型已在各种视觉语言任务和领域上进行微调。
pali_gemma2_pt_10b_448 9.66B 100 亿参数，图像大小 448，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 9B 语言模型 42 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma2_pt_10b_896 9.67B 100 亿参数，图像大小 896，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 9B 语言模型 42 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma2_mix_28b_224 27.65B 280 亿参数，图像大小 224，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 27B 语言模型 46 层。此模型已在各种视觉语言任务和领域上进行微调。
pali_gemma2_mix_28b_448 27.65B 280 亿参数，图像大小 448，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 27B 语言模型 46 层。此模型已在各种视觉语言任务和领域上进行微调。
pali_gemma2_pt_28b_224 27.65B 280 亿参数，图像大小 224，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 27B 语言模型 46 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma2_pt_28b_448 27.65B 280 亿参数，图像大小 448，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 27B 语言模型 46 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
pali_gemma2_pt_28b_896 27.65B 280 亿参数，图像大小 896，SigLIP-So400m 视觉编码器 27 层，Gemma2 27B 语言模型 46 层。此模型已在混合数据集上进行预训练。
GemmaTokenizer
GemmaTokenizer 类
from_preset 方法