Nou Generator de prompt AI — scrie prompturi mai bune pentru ChatGPT, Claude și Gemini →

Clasa SamplingParams în vLLM: Parametrii Atomici de Eșantionare și Generare în vLLM & Infrastructură LLM

Configurarea hiperparametrilor de selecție a tokenilor: temperatură, top-k, top-p, penalizări și criterii de oprire.

Sintaxă & invocare
from vllm import SamplingParams
params = SamplingParams(temperature=0.7, top_p=0.9, max_tokens=256)

SamplingParams controlează modul în care modelul selectează următorul token din distribuția de probabilitate (logits). Este compatibil cu toți parametrii de decodare moderni.

Exemplu cu penalizări și oprire

from vllm import SamplingParams

params = SamplingParams(
    temperature=0.3,
    top_p=0.85,
    top_k=40,
    presence_penalty=0.1,
    frequency_penalty=0.2,
    max_tokens=512,
    stop=["###", "Sfârșit răspuns"]
)

Permite eliminarea repetițiilor și limitarea strictă a formatului generat.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Clasa SamplingParams în vLLM: Parametrii Atomici de Eșantionare și Generare

Ai o întrebare despre Clasa SamplingParams în vLLM: Parametrii Atomici de Eșantionare și Generare sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.