LangChain调用Vertex AI Model Garden时如何设置最大Token长度？

你可以通过model_kwargs参数向VertexAIModelGarden类传入max_new_tokens等生成配置，具体实现如下：

• 初始化VertexAIModelGarden时，在参数中加入model_kwargs字典，里面包含你需要的生成参数：

from langchain.llms import VertexAIModelGarden

llm = VertexAIModelGarden(
    model_name="meta/llama2-70b-chat",  # 替换为你部署的具体Llama2模型名
    endpoint_name="your-deployed-endpoint",  # 你的Vertex AI端点名称
    model_kwargs={
        "max_new_tokens": 1024,  # 设置生成的最大新token长度
        "temperature": 0.7,  # 可选，调节回答多样性
        "top_p": 0.9,
        # 其他Llama2支持的推理参数也可在此添加
    }
)

关键说明 #

1. 参数传递逻辑：VertexAIModelGarden会将model_kwargs中的参数直接转发给Vertex AI的模型推理请求，而Llama2原生支持max_new_tokens这类生成控制参数，因此可以通过这种方式生效。
2. 上下文窗口限制：设置max_new_tokens时，要确保「输入prompt的token数 + max_new_tokens」不超过Llama2的上下文窗口（比如Llama2-7B/13B默认4096，70B默认4096或8192，取决于部署的版本），否则会触发模型报错或截断。
3. 重复输入问题补充：如果调整max_new_tokens后仍存在重复输入的情况，检查prompt是否符合Llama2的标准格式（如使用<s>[INST] 你的问题 + 上下文 [/INST]的结构），格式不规范也可能导致模型输出异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Topjer