网络设计方案书主要包括哪些内容,seo 知乎,如何做网站客户端,电子商务网页设计试题文章目录 解决tiktoken库调用get_encoding时SSL超时1. 获取词表文件url2. 手动下载词表文件并保存到本地3. 复制并重命名文件4. 环境变量中设置tiktoken cache5. 使用tiktoken库参考资料 解决tiktoken库调用get_encoding时SSL超时
最近在看Build a Large Language Model (From… 文章目录 解决tiktoken库调用get_encoding时SSL超时1. 获取词表文件url2. 手动下载词表文件并保存到本地3. 复制并重命名文件4. 环境变量中设置tiktoken cache5. 使用tiktoken库参考资料 解决tiktoken库调用get_encoding时SSL超时
最近在看Build a Large Language Model (From Scratch) 这本书。在该书的第二章中作者尝试使用tiktoken库构建一个tokenizer。然而当我执行以下代码时程序报错。
import tiktoken
tokenizer tiktoken.get_encoding(gpt2)ConnectTimeout: HTTPSConnectionPool(hostopenaipublic.blob.core.windows.net, port443): Max retries exceeded with url: /encodings/gpt2.tiktoken (Caused by ConnectTimeoutError(urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x7fd41b819630, Connection to openaipublic.blob.core.windows.net timed out. (connect timeoutNone)))这个错误的根本原因是构建tokenizer时tiktoken库尝试下载词表文件遇到网络问题而失败。一个可行的解决方案时先手动下载文件到本地然后让tiktoken直接从本地文件读取数据并构建tokenizer。
1. 获取词表文件url First, let’s grab the tokenizer blob URL from the source on your remote machine. If we trace the get_encoding function, we find it calls a function from tiktoken_ext.openai_public which has the blob URIs for each encoder. Identify the correct function, then print the source 首先需要查看一下构建我们所需的tokenizer需要哪些词表文件。我这里需要使用构建名为gpt2的tokenizer。从下面的输出信息可以看到还有 o200k_base, p50k_base等可供选择。结果显示构建gpt2tokenizer需要下载vocab.bpe和encoder.json两个文件。
import tiktoken_ext.openai_public
import inspectprint(dir(tiktoken_ext.openai_public))
# The encoder we want is cl100k_base, we see this as a possible functionprint(inspect.getsource(tiktoken_ext.openai_public.gpt2))
# The URL should be in the load_tiktoken_bpe function call运行结果
[ENCODING_CONSTRUCTORS, ENDOFPROMPT, ENDOFTEXT, FIM_MIDDLE, FIM_PREFIX, FIM_SUFFIX, __builtins__, __cached__, __doc__, __file__, __loader__, __name__, __package__, __spec__, cl100k_base, data_gym_to_mergeable_bpe_ranks, gpt2, load_tiktoken_bpe, o200k_base, p50k_base, p50k_edit, r50k_base]
def gpt2():mergeable_ranks data_gym_to_mergeable_bpe_ranks(vocab_bpe_filehttps://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/vocab.bpe,encoder_json_filehttps://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/encoder.json,vocab_bpe_hash1ce1664773c50f3e0cc8842619a93edc4624525b728b188a9e0be33b7726adc5,encoder_json_hash196139668be63f3b5d6574427317ae82f612a97c5d1cdaf36ed2256dbf636783,)return {name: gpt2,explicit_n_vocab: 50257,# The pattern in the original GPT-2 release is:# rs|t|re|ve|m|ll|d| ?[\p{L}]| ?[\p{N}]| ?[^\s\p{L}\p{N}]|\s(?!\S)|\s# This is equivalent, but executes faster:pat_str: r(?:[sdmt]|ll|ve|re)| ?\p{L}| ?\p{N}| ?[^\s\p{L}\p{N}]|\s(?!\S)|\s,mergeable_ranks: mergeable_ranks,special_tokens: {ENDOFTEXT: 50256},}2. 手动下载词表文件并保存到本地
根据步骤1获得的url手动下载词表文件并保存到本地。
3. 复制并重命名文件
新建一个文件夹.tiktoken将下载的词表文件复制至该文件夹。重命名各文件新的文件值可以通过执行以下代码获取。blobpath是步骤1中获取的该文件对应的url值。
import hashlibblobpath your_blob_url_here
cache_key hashlib.sha1(blobpath.encode()).hexdigest()
print(cache_key)比如对于我刚刚下载的encoder.json文件结果如下
import hashlibblobpath https://openaipublic.blob.core.windows.net/gpt-2/encodings/main/encoder.json
cache_key hashlib.sha1(blobpath.encode()).hexdigest()
print(cache_key)6c7ea1a7e38e3a7f062df639a5b80947f075ffe6于是将encoder.json重命名为6c7ea1a7e38e3a7f062df639a5b80947f075ffe6注意重命名后的文件不带.json后缀。
4. 环境变量中设置tiktoken cache
执行以下代码指定tiktoken cache为.titoken文件夹。注意每次使用tiktoken库时都要运行下述代码。
import ostiktoken_cache_dir path_to_folder_containing_tiktoken_file
os.environ[TIKTOKEN_CACHE_DIR] tiktoken_cache_dir# validate
assert os.path.exists(os.path.join(tiktoken_cache_dir, cache_key))5. 使用tiktoken库
现在应该可以正常使用tiktoken库构建tokenizer。
encoding tiktoken.get_encoding(gpt2)
encoding.encode(Hello, world)[15496, 11, 995]参考资料
[1] SSLError: HTTPSConnectionPool(host‘openaipublic.blob.core.windows.net’, port443): Max retries exceeded with url · Issue #281 · openai/tiktoken (github.com)
[2] python - how to use tiktoken in offline mode computer - Stack Overflow
