该参数是必需的,必须提供正确的模型路径才能调用automodel.from_pretrained。 2. model_name:模型名称,指定要加载的预训练模型的名称。该参数用于在指定的模型路径下查找对应的模型文件。 3. pretrained_params:预训练模型参数,指定要从预训练模型中加载的参数。这些参数可以通过PaddlePaddle提供的API进行设置和调整。 4...
AutoModel from_pretrained()AutoModel from_pretrained()是Hugging Face Transformers库中的一个功能,它可以根据给定的模型名称自动下载和加载相应的预训练模型。以下是AutoModel from_pretrained()函数的参数: model_name:模型名称,可以是预训练模型的名称或自定义模型的名称。 cache_dir:缓存目录,用于存储下载的模型文件。
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM # 指定模型名称 model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-de" # 加载 Tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) # 加载预训练模型 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) # 输入文本 input_text = ...
automodelforimageclassification.from_pretrained是一个用于图像分类的自动模型函数,可以用于创建基于预训练模型的图像分类器。该函数接受一个预训练模型名称或路径作为参数,并返回一个已经加载了相应预训练权重的模型实例。 3.2 参数说明 - model_name_or_path: 该参数可以是一个预训练模型的名称,也可以是指向已保存模...
AutoModelForCausalLM.from_pretrained 是Hugging Face Transformers 库中的一个函数,用于加载预训练的因果语言模型(Causal Language Model,简称CLM)。这种模型常用于生成文本,如GPT系列模型。该函数允许用户加载一个已经在大型数据集上训练好的模型,以便进行进一步的微调或用于推理任务。 研究device_map参数在from_pretraine...
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantization_config=bnb_config, #pass to AutoModelForCausalLM device_map=device_map ) TrainingArguments非常简单。它用于存储SFTTrainer的所有训练参数。SFFTrainer接受不同类型的参数,TrainingArguments帮助我们将所有相关的训练参数组织到一个数据类中保持...
checkpoint="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)raw_inputs=["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.","I hate this so much!",]inputs=tokenizer(raw_inputs,padding=True,truncation=True,return_tensors="pt")print(...
from transformers import AutoConfig,AutoModelForSequenceClassificationmodel_path="mypath/bert-base-cased"config=AutoConfig.from_pretrained(model_path,num_labels=5)model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path,config=config) 2.2 训练超参数 ...
from transformersimportAutoTokenizer,TFBertModel model_name="dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)bert=TFBertModel.from_pretrained(model_name) 该模型将提供一系列意大利推文,并需要确定它们是否具有讽刺意味。
`AutoModelForCausalLM.from_pretrained` 是 Hugging Face 的 Transformers 库中的一个类方法,用于从预训练模型中实例化一个因果语言模型。这个方法的主要参数是 `model_name_or_path`,它指定了预训练模型的位置或名称。此外,还有一些可选参数可以进行配置,例如: - `trust_remote_code`:默认为 True,表示信任远程...