近日 HuggingFace 公司开源了最新的 Transformer2.0 模型库,用户可非常方便地调用现在非常流行的 8 种语言模型进行微调和应用,且同时兼容 TensorFlow2.0 和 PyTorch 两大框架,非常方便快捷。 最近,专注于自然语言处理(NLP)的初创公司 HuggingFace 对其非常受欢迎的 Transformers 库进行了重大更新,从而为 PyTorch 和 Tensorf...
首先下载transformers包,pip install transformers 其次手动下载模型(直接from transformers import BertModel会从官方的s3数据库下载模型配置、参数等信息,在国内并不可用),下载bert-base-chinese的config.josn,vocab.txt,pytorch_model.bin三个文件后,放在bert-base-chinese文件夹下,此例中该文件夹放在E:\transformer_fil...
Transformer 是一种自回归模型(自回归语言模型是根据上文或者下文来预测后一个单词。),而基于Transformer 中的 Encoder 的 BERT 是一种自编码模型(把句子中随机一个单词用[mask]替换掉,同时根据该单词的上下文来预测该单词),基于 Transformer 的 Decoder 的 GPT 是一种自回归模型。 训练流程为: 输入部分: 首先输...
现在可以把中间的这些个环节都砍了,我们只需要告诉模型我们想要对某段文字或者某张图片进行什么操作,transformer就会自动帮我们分解我们的命令、要求,从Hugging Face上面搜索对应的仓库,下载对应的权重,然后运行推理,非常的梦幻。 ## 2. 安装 首先,安装最新版的transformers...
pip install transformers pip install sentencepiece 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 模型下载 使用modelscope 中的snapshot_download函数下载模型,第一个参数为模型名称,参数cache_dir为模型的下载路径。 在/root/autodl-tmp 路径下新建 download.py 文件并在其中输入以下内容,粘贴代码后记得保存文件,如下图所示。
在Hugging Face Transformers库中,预训练模型被封装为一个个的模型对象,可以方便地加载和使用。要调用预训练模型进行快速预测,你需要按照以下步骤进行操作: 安装Hugging Face Transformers库:首先,确保你已经安装了Hugging Face Transformers库。你可以使用以下命令通过pip进行安装: pip install transformers 导入必要的模块:...
但是ModelScope下载好模型之后,可以使用transformers调用,这样用起来就比较顺手了。 ModelScope下载模型 因为是中文社区,还是比较友好的。 首先安装ModelScope pip install modelscope 例如下载这个模型CodeLlama-7b-Instruct-hf 点击下载模型就能跳出下载代码:
transformers是huggingface提供的预训练模型库,可以轻松调用API来得到你的词向量。transformers的前身有pytorch-pretrained-bert,pytorch-transformers,原理基本都一致。本文主要介绍如何调用transformers库生成中文词向量。 envs python == 3.7.3 tensorflow == 2.0.0 ...
import time import numpy as np import torch import torch_npu from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from transformers import GenerationConfig device = "npu:2" # the device to load the model onto model_dir = "models/qwen/Qwen1___5-7B-Chat" model = AutoModelForCausalLM...
拥抱脸的Qwen 2VL 7B和2B模型是视觉语言模型(VLM)领域的一个显著扩展,但它们的发布忽略了关于偏差/偏置缓解的关键对话。由于这些模型与GPT 4o mini竞争,并且是Apache 2.0许可的,因此确保它们不会延续现有的社会偏见至关重要。人工智能领域必须从仅仅庆祝技术进步转向严格解决这些工具的伦理影响。如果模型在偏斜的数据...