def infer(self, model_name, inputs, model_version, outputs, request_id, parameters)

model_name

str

输入

模型名称。

模型名称支持大小写字母、数字、点号、中划线和下划线中一种或任意几种字符组成，最大长度为1000。

inputs

list

输入

模型输入。

目前只支持输入1个Input实例，该实例中的参数取值如下所示：

• name：支持自定义，默认为"input0"。
• shape：取值为[1,n]（n <= 16000）。
• dataType：只支持UINT32。

model_version

str

输入

模型版本，默认为""。该字段暂不支持，不传递。

outputs

list

输入

指定需要返回的模型输出，默认值为None。如果为None则全部返回。目前只支持指定一个输出，name支持自定义，默认为“output0”。

request_id

str

输入

请求ID，默认为""；为空时会随机初始化一个值。如果为非空，长度需满足[1,1000]。

parameters

dict

输入

额外的请求参数，包括seed、temperature、top_k、top_p、do_sample、repetition_penalty和max_new_tokens，默认None，详情请参见表1。

seed

uint64_t

输入

随机种子数。

取值(0,18446744073709551615]，不传递该参数，系统会产生一个随机seed值。

temperature

float

输入

控制生成的随机性，较高的值会产生更多样化的输出。

取值范围大于1e-6。

取值越大，结果的随机性越大。推荐使用大于或等于0.001的值，小于0.001可能会导致文本质量不佳。

建议最大值取2.0，同时视模型而定。

top_k

uint32_t

输入

控制模型生成过程中考虑的词汇范围，只从概率最高的k个候选词中选择，0表示不做top_k。

取值范围[0, 2147483647]&&[0, vocabSize)。

vocabSize是从modelWeightPath路径下的config.json文件中读取的vocab_size或者padded_vocab_size的值，若不存在则vocabSize取默认值0。建议用户在config.json文件中添加vocab_size或者padded_vocab_size参数，否则可能导致推理失败。

top_p

float

输入

控制模型生成过程中考虑的词汇范围，使用累计概率选择候选词，直到累积概率超过给定的阈值。该参数也可以控制生成结果的多样性，它基于累积概率选择候选词，直到累积概率超过给定的阈值为止。

取值范围：(1e-6,1.0]。

do_sample

bool

输入

是否做sampling。

repetition_penalty

float

输入

重复惩罚系数用于减少在文本生成过程中出现重复片段的概率。它对之前已经生成的文本进行惩罚，使得模型更倾向于选择新的、不重复的内容。

取值范围大于0。

• 小于1.0表示对重复进行奖励。
• 1.0表示不进行重复度惩罚。
• 大于1.0表示对重复进行惩罚。

建议最大值取2，同时视模型而定。

max_new_tokens

int

输入

允许推理生成的最大token个数。该字段受到配置文件maxIterTimes参数影响，推理token个数<=maxIterTimes。

取值范围(0, maxIterTimes]。

maxIterTimes是Server配置文件config.json中的参数，详情请参见《MindIE LLM开发指南》中的“核心概念与配置 >配置参数说明（服务化）”章节中ScheduleConfig字段下的maxIterTimes参数。