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# 支持新模型
目前我们已经支持的模型有 HF 模型、部分模型 API 、部分第三方模型。
## 新增API模型
新增基于API的模型，需要在 `opencompass/models` 下新建 `mymodel_api.py` 文件，继承 `BaseAPIModel`，并实现 `generate` 方法来进行推理，以及 `get_token_len` 方法来计算 token 的长度。在定义好之后修改对应配置文件名称即可。
```python
from ..base_api import BaseAPIModel
class MyModelAPI(BaseAPIModel):
is_api: bool = True
def __init__(self,
path: str,
max_seq_len: int = 2048,
query_per_second: int = 1,
retry: int = 2,
**kwargs):
super().__init__(path=path,
max_seq_len=max_seq_len,
meta_template=meta_template,
query_per_second=query_per_second,
retry=retry)
...
def generate(
self,
inputs,
max_out_len: int = 512,
temperature: float = 0.7,
) -> List[str]:
"""Generate results given a list of inputs."""
pass
def get_token_len(self, prompt: str) -> int:
"""Get lengths of the tokenized string."""
pass
```
## 新增第三方模型
新增基于API的模型，需要在 `opencompass/models` 下新建 `mymodel.py` 文件，继承 `BaseModel`，并实现 `generate` 方法来进行生成式推理， `get_ppl` 方法来进行判别式推理，以及 `get_token_len` 方法来计算 token 的长度。在定义好之后修改对应配置文件名称即可。
```python
from ..base import BaseModel
class MyModel(BaseModel):
def __init__(self,
pkg_root: str,
ckpt_path: str,
tokenizer_only: bool = False,
meta_template: Optional[Dict] = None,
**kwargs):
...
def get_token_len(self, prompt: str) -> int:
"""Get lengths of the tokenized strings."""
pass
def generate(self, inputs: List[str], max_out_len: int) -> List[str]:
"""Generate results given a list of inputs. """
pass
def get_ppl(self,
inputs: List[str],
mask_length: Optional[List[int]] = None) -> List[float]:
"""Get perplexity scores given a list of inputs."""
pass
```
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