class BaseAnswer(ABC): """上层业务包装器.用于结果生成统一api调用""" @property @abstractmethod def _check_point(self) -> LoaderCheckPoint: """Return _check_point of llm.""" @property @abstractmethod def _history_len(self) -> int: """Return _history_len of llm.""" @abstractmethod def set_history_len(self, history_len: int) -> None: """Return _history_len of llm.""" def generatorAnswer(self, prompt: str, history: List[List[str]] = [], streaming: bool = False): pass
时间: 2024-04-27 21:24:00 浏览: 10
这是一个抽象基类BaseAnswer,它定义了一些通用的接口用于生成对话回复。该类包含三个抽象方法和一个非抽象的方法。
其中,_check_point是一个抽象属性,用于返回LoaderCheckPoint类型的对象,该对象用于加载预训练模型的参数。
_history_len是另一个抽象属性,用于返回历史记录的长度。
set_history_len是一个抽象方法,用于设置历史记录的长度。
generatorAnswer是一个非抽象方法,用于生成AI对话回复,接受一个字符串类型的输入prompt作为对话的开始,一个可选的历史记录参数history用于提供对话历史记录,以及一个streaming参数用于控制回复的长度。该方法在执行时会返回一个字符串类型的回复。
这个抽象基类的目的是为了方便上层业务包装器实现对话回复生成的统一API调用。
相关问题
class Animal(ABC): @abstractmethod def talk(self): pass 这一段代码中的def是干什么用的
这段代码中的 def 是用来定义一个抽象方法的,抽象方法没有具体的实现,子类必须重写抽象方法并实现具体的功能。在这个例子中,Animal 类定义了一个抽象方法 talk(),并且使用了 @abstractmethod 注解来标识这是一个抽象方法。子类继承 Animal 类后,必须重写 talk() 方法。
class Txt2ImgIterableBaseDataset(IterableDataset): ''' Define an interface to make the IterableDatasets for text2img data chainable ''' def __init__(self, num_records=0, valid_ids=None, size=256): super().__init__() self.num_records = num_records self.valid_ids = valid_ids self.sample_ids = valid_ids self.size = size print(f'{self.__class__.__name__} dataset contains {self.__len__()} examples.') def __len__(self): return self.num_records @abstractmethod def __iter__(self): pass解析
这是一个基于 PyTorch 的自定义数据集类 `Txt2ImgIterableBaseDataset`,继承自 `IterableDataset`。在实现自定义数据集时,通常需要重写 `__len__` 和 `__getitem__` 两个方法,但是对于大型数据集来说,使用 `IterableDataset` 可以提高数据加载的效率和速度。`Txt2ImgIterableBaseDataset` 类定义了一个接口,使得数据集对象可以通过链式调用的方式进行转换和处理。该类的构造函数中,`num_records` 表示数据集中的样本数量,`valid_ids` 表示可用的样本 id 列表,`size` 表示图像大小。`__len__` 方法返回数据集中的样本数量,`__iter__` 方法是一个抽象方法,需要在子类中实现。该类的主要作用是提供一个接口,使得数据集可以被链式处理和转换,便于数据处理和模型训练。