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tokenizer for triton inference server

オープン
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評価

難易度
5/5
見積もり時間
1週間以上
初心者へのやさしさ
20/100
issue の種類
機能追加
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
cpp, huggingface, python

調査の方向性

まず、リポジトリに記載されている tokenizer API と例を確認し、Issue で名前が挙げられている Python AutoTokenizer の使用方法および all-MiniLM-L6-v2 モデルと比較します。このモデルと Triton inference-server のワークフローがサポートされているかを確認するか、不足している互換性要件を文書化できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

hi,

Can this be used with triton inference server for huggingface setfit (https://huggingface.co/sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2)?

here is what i currently do with python:

from transformers import AutoTokenizer

# Load model from HuggingFace Hub
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# Tokenize sentences
encoded_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')

Thanks,
Gerald

主要言語
C++
スター
512
フォーク
132
PR マージ指標
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

このプロジェクトの環境構築ファイルはまだ確認していません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

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