AutoTrain(AutoTrain Advanced)是 Hugging Face 推出的开源无代码平台,能简化最先进模型的训练过程。支持用户无需编写代码即可创建、微调和部署自己的 AI 模型,只需上传数据即可训练自定义机器学习模型。 AutoTrain 提供简单的界面,支持用户无需编码知识即可训练模型,自动处理训练中的复杂任务,如超参数调整和模型验证。
AutoTrain(AutoTrain Advanced)是 Hugging Face 推出的开源无代码平台,能简化最先进模型的训练过程。支持用户无需编写代码即可创建、微调和部署自己的 AI 模型,只需上传数据即可训练自定义机器学习模型。 AutoTrain 提供简单的界面,支持用户无需编码知识即可训练模型,自动处理训练中的复杂任务,如超参数调整和模型验证。
开发人员可以使用 Python API 访问和构建 AutoTrain,或者在本地运行AutoTrain Advanced UI。Python API 可在 autotrain-advanced 包中获得。您可以使用 pip 安装它: pip install autotrain-advanced 三、AutoTrain Advanced UI 实战 3.1、创建项目 在Hugging Face AutoTrain 官网页面,点击【创建新项目】 单击【创建新...
One way to perform LLM fine-tuning automatically is by usingHugging Face’s AutoTrain. The HF AutoTrain is a no-code platform with Python API to train state-of-the-art models for various tasks such as Computer Vision, Tabular, and NLP tasks. We can use the AutoTrain capability even if ...
Once AutoTrain creates your project, you just need to connect your data. If you have the data locally, you can drag and drop the folder into the window. Since we can also use any of the image classification datasets on the Hugging Face Hub, in this example I’ve deci...
Run AutoTrain on Colab: Deploy AutoTrain on Hugging Face Spaces: Run AutoTrain UI on Colab via ngrok: Local Installation You can Install AutoTrain-Advanced python package via PIP. Please note you will need python >= 3.10 for AutoTrain Advanced to work properly. pip install autotrain-adv...
AutoTrain:使用 1 个命令训练任何大型语言模型 海量计算:https://bit.ly/mervin-praison 优惠券:MervinPraison(50% 折扣) 你将学到什么:🎯 在 Linux 和 Mac 上进行监督微调和 ORPO 微调🖥️ 通过命令行界面 (CLI) 和用户界面 (UI) 进行训练💾 如何在 Hugging Face 上保存和部署你的模型 🔗 科技 ...
6. 获取数据集中的样本:dataset['train'][123456] 7. 查看数据词典:dataset['train'].features 其他所需的函数会在后文跟着例子一起讲述。 1.3 Yelp Reviews数据集的加载和预处理 数据集在huggingface上的官方网址:yelp_review_full · Datasets at Hugging Face ...
无缝支持Hugging Face社区模型,只需添加几行代码,就能实现大模型的低成本训练和微调。 要知道,Hugging Face作为当下最流行的AI库之一,提供了超过5万个AI模型的实现,是许多AI玩家训练大模型的首选。 而Colossal-AI这波操作,是让公开模型的训练微调变得更加切实可行。
Train(Python),训练相关的 Notebook。这个模块包含了一些 Jupyter Notebook 文件,用于展示如何使用不同的大语言模型微调(如 ChatGLM、LLaMA等)来完成不同的研发任务,例如代码生成、代码补全、代码注释等。 Chain。待定 随后,便可以围绕于 DevTi 构建工具链,如 IDE 工具、看板工具等等。