Api接口调用百度千帆大模型提示`tokenizer input prompt too long`错误。

Api接口调用百度千帆大模型提示tokenizer input prompt too long错误。

5 回复

减少输入文本长度或使用分段处理。


提示tokenizer input prompt too long错误，表示输入内容过长，请缩短输入文本再试。

tokenizer input prompt too long 错误通常表示输入的提示文本过长，超出了模型处理的最大长度限制。建议缩短输入文本或将其分段处理。具体最大长度限制可参考百度千帆大模型的官方文档。

缩短输入文本或调整模型参数以适应较短的输入长度。

tokenizer input prompt too long 错误通常是由于输入给模型的文本过长，超出了模型处理的最大长度限制。百度千帆大模型对输入文本的长度有一定的限制，如果输入文本过长，可能会导致这个错误。

解决方法：

  1. 缩短输入文本：检查并减少输入文本的长度，确保其在模型的最大长度限制内。
  2. 分段处理：如果输入文本过长，可以尝试将其分成多个部分，分别调用API进行处理。
  3. 调整模型参数：有些模型允许调整输入文本的最大长度限制，但需要确认API是否支持此功能。

示例代码：

假设你使用的是Python调用API，以下是一个简单的示例，展示如何处理输入文本过长的情况：

import requests

def call_baidu_qianfan_api(prompt):
    url = "https://api.baidu.com/qianfan/endpoint"  # 替换为实际的API endpoint
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "prompt": prompt
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

def process_long_prompt(long_prompt, max_length=512):
    # 将长文本分段处理
    chunks = [long_prompt[i:i+max_length] for i in range(0, len(long_prompt), max_length)]
    results = []
    for chunk in chunks:
        result = call_baidu_qianfan_api(chunk)
        results.append(result)
    return results

# 示例使用
long_prompt = "这是一个非常长的文本..."  # 替换为实际的长文本
results = process_long_prompt(long_prompt)
print(results)

注意事项：

  • 确保在分段处理时，每个段落的上下文是连贯的，以避免模型处理时出现理解偏差。
  • 如果API有其他特殊要求或限制，请参考官方文档进行调整。
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