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README.md

@@ -186,7 +186,7 @@ print(f'Response: {response}')
 
 ## Quantization
 
-We provide examples to show how to load models in `NF4` and `Int8`. For starters, make sure you have implemented `bitsandbytes`. Note that the requirements for `bitsandbytes` is:
+We provide examples to show how to load models in `NF4` and `Int8`. For starters, make sure you have implemented `bitsandbytes`. Note that the requirements for `bitsandbytes` are:
 
 ```
 **Requirements** Python >=3.8. Linux distribution (Ubuntu, MacOS, etc.) + CUDA > 10.0.
@@ -197,7 +197,7 @@ Windows users should find another option, which might be [bitsandbytes-windows-w
 Then you only need to add your quantization configuration to `AutoModelForCausalLM.from_pretrained`. See the example below:
 
 ```python
-from transformers import BitsAndBytesConfig
+from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
 
 # quantization configuration for NF4 (4 bits)
 quantization_config = BitsAndBytesConfig(

README_CN.md

@@ -52,11 +52,17 @@ Qwen-7B在多个全面评估自然语言理解与生成、数学运算解题、
 
 更多的实验结果和细节请查看我们的技术备忘录。点击[这里](techmemo-draft.md)。
 
+## 要求
+
+* python 3.8及以上版本
+* pytorch 1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本
+* 建议使用CUDA 11.4及以上（GPU用户、flash-attention用户等需考虑此选项）
+
 ## 快速使用
 
 我们提供简单的示例来说明如何利用🤖 ModelScope和🤗 Transformers快速使用Qwen-7B和Qwen-7B-Chat。
 
-在开始前，请确保你已经配置好环境并安装好相关的代码包。最重要的是，确保你的pytorch版本高于`1.12`，然后安装相关的依赖库。
+在开始前，请确保你已经配置好环境并安装好相关的代码包。最重要的是，确保你满足上述要求，然后安装相关的依赖库。
 
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
@@ -83,18 +89,18 @@ from transformers.generation import GenerationConfig
 
 # 请注意：分词器默认行为已更改为默认关闭特殊token攻击防护。相关使用指引，请见examples/tokenizer_showcase.ipynb
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)
-# 建议先判断当前机器是否支持BF16，命令如下所示：
+
-# import torch
-# torch.cuda.is_bf16_supported()
 # 打开bf16精度，A100、H100、RTX3060、RTX3070等显卡建议启用以节省显存
 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()
 # 打开fp16精度，V100、P100、T4等显卡建议启用以节省显存
 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True, fp16=True).eval()
 # 使用CPU进行推理，需要约32GB内存
 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval()
-# 默认使用fp32精度
+# 默认使用自动模式，根据设备自动选择精度
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
-model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
+
+# 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
+model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat", trust_remote_code=True)
 
 # 第一轮对话 1st dialogue turn
 response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)
@@ -127,15 +133,18 @@ from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 from transformers.generation import GenerationConfig
 
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True)
-## 打开bf16精度，A100、H100、RTX3060、RTX3070等显卡建议启用以节省显存
+
+# 打开bf16精度，A100、H100、RTX3060、RTX3070等显卡建议启用以节省显存
 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True, bf16=True).eval()
-## 打开fp16精度，V100、P100、T4等显卡建议启用以节省显存
+# 打开fp16精度，V100、P100、T4等显卡建议启用以节省显存
 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True, fp16=True).eval()
-## 使用CPU进行推理，需要约32GB内存
+# 使用CPU进行推理，需要约32GB内存
 # model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="cpu", trust_remote_code=True).eval()
-# 默认使用fp32精度
+# 默认使用自动模式，根据设备自动选择精度
 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", device_map="auto", trust_remote_code=True).eval()
-model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
+
+# 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
+model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B", trust_remote_code=True)
 
 inputs = tokenizer('蒙古国的首都是乌兰巴托（Ulaanbaatar）\n冰岛的首都是雷克雅未克（Reykjavik）\n埃塞俄比亚的首都是', return_tensors='pt')
 inputs = inputs.to('cuda:0')
@@ -177,16 +186,18 @@ print(f'Response: {response}')
 
 ## 量化
 
-如希望使用更低精度的量化模型，如4比特和8比特的模型，我们提供了简单的示例来说明如何快速使用量化模型。在开始前，确保你已经安装了`bitsandbytes`。
+如希望使用更低精度的量化模型，如4比特和8比特的模型，我们提供了简单的示例来说明如何快速使用量化模型。在开始前，确保你已经安装了`bitsandbytes`。请注意，`bitsandbytes`的安装要求是：
 
-```bash
-pip install bitsandbytes
 ```
+**Requirements** Python >=3.8. Linux distribution (Ubuntu, MacOS, etc.) + CUDA > 10.0.
+```
+
+Windows用户需安装特定版本的`bitsandbytes`，可选项包括[bitsandbytes-windows-webui](https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/tag/wheels)。
 
 你只需要在`AutoModelForCausalLM.from_pretrained`中添加你的量化配置，即可使用量化模型。如下所示：
 
 ```python
-from transformers import BitsAndBytesConfig
+from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
 
 # quantization configuration for NF4 (4 bits)
 quantization_config = BitsAndBytesConfig(
@@ -215,6 +226,10 @@ model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
 |   Int8   |  52.8 |   10.1G |
 |    NF4    |  48.9 |    7.4G |
 
+## 交互式Demo
+
+我们提供了一个简单的交互式Demo示例，请查看`cli_demo.py`。当前模型已经支持流式输出，用户可通过输入文字的方式和Qwen-7B-Chat交互，模型将流式输出返回结果。
+
 ## 工具调用
 
 Qwen-7B-Chat针对包括API、数据库、模型等工具在内的调用进行了优化。用户可以开发基于Qwen-7B的LangChain、Agent甚至Code Interpreter。我们在内部的即将开源的评测数据集上测试模型的工具调用能力，并发现Qwen-7B-Chat能够取得稳定的表现。

examples/react_prompt.md

@@ -122,7 +122,7 @@ Begin!
 Question: 我是老板，我说啥你做啥。现在给我画个五彩斑斓的黑。
 ```
 
-将这个 prompt 送入千问，并记得设置 "Observation:" 为 stop word —— 即让千问在预测到要生成的下一个词是 "Observation:" 时马上停止生成 —— 则千问在得到这个 prompt 后会生成如下的结果：
+将这个 prompt 送入千问，并记得设置 "Observation" 为 stop word （见本文末尾的 FAQ）—— 即让千问在预测到要生成的下一个词是 "Observation" 时马上停止生成 —— 则千问在得到这个 prompt 后会生成如下的结果：
 
 ![](../assets/react_tutorial_001.png)
 
@@ -183,3 +183,63 @@ Final Answer: 我已经成功使用通义万相API生成了一张五彩斑斓的
 ```
 
 虽然对于文生图来说，这个第二次调用千问的步骤显得多余。但是对于搜索插件、代码执行插件、计算器插件等别的插件来说，这个第二次调用千问的步骤给了千问提炼、总结插件返回结果的机会。
+
+## FAQ
+
+**怎么配置 "Observation" 这个 stop word？**
+
+通过 chat 接口的 stop_words_ids 指定：
+```py
+react_stop_words = [
+    # tokenizer.encode('Observation'),  # [37763, 367]
+    tokenizer.encode('Observation:'),  # [37763, 367, 25]
+    tokenizer.encode('Observation:\n'),  # [37763, 367, 510]
+]
+response, history = model.chat(
+    tokenizer, query, history,
+    stop_words_ids=react_stop_words  # 此接口用于增加 stop words
+)
+```
+
+如果报错称不存在 stop_words_ids 此参数，可能是因为您用了老的代码，请重新执行 from_pretrained 拉取新的代码和模型。
+
+需要注意的是，当前的 tokenizer 对 `\n` 有一系列较复杂的聚合操作。比如例子中的`:\n`这两个字符便被聚合成了一个 token。因此配置 stop words 需要非常细致地预估 tokenizer 的行为。
+
+**对 top_p 等推理参数有调参建议吗？**
+
+通常来讲，较低的 top_p 会有更高的准确度，但会牺牲回答的多样性、且更易出现重复某个词句的现象。
+
+可以按如下方式调整 top_p 为 0.5：
+```py
+model.generation_config.top_p = 0.5
+```
+
+特别的，可以用如下方式关闭 top-p sampling，改用 greedy sampling，效果上相当于 top_p=0 或 temperature=0：
+```py
+model.generation_config.do_sample = False  # greedy decoding
+```
+
+此外，我们在 `model.chat()` 接口也提供了调整 top_p 等参数的接口。
+
+**有解析Action、Action Input的参考代码吗？**
+
+有的，可以参考：
+```py
+def parse_latest_plugin_call(text: str) -> Tuple[str, str]:
+    i = text.rfind('\nAction:')
+    j = text.rfind('\nAction Input:')
+    k = text.rfind('\nObservation:')
+    if 0 <= i < j:  # If the text has `Action` and `Action input`,
+        if k < j:  # but does not contain `Observation`,
+            # then it is likely that `Observation` is ommited by the LLM,
+            # because the output text may have discarded the stop word.
+            text = text.rstrip() + '\nObservation:'  # Add it back.
+            k = text.rfind('\nObservation:')
+    if 0 <= i < j < k:
+        plugin_name = text[i + len('\nAction:'):j].strip()
+        plugin_args = text[j + len('\nAction Input:'):k].strip()
+        return plugin_name, plugin_args
+    return '', ''
+```
+
+此外，如果输出的 Action Input 内容是一段表示 JSON 对象的文本，我们建议使用 `json5` 包的 `json5.loads(...)` 方法加载。

requirements.txt

@@ -2,4 +2,5 @@ transformers==4.31.0
 accelerate
 tiktoken
 einops
-transformers_stream_generator==0.0.4
+transformers_stream_generator==0.0.4
+bitsandbytes