Hugging Face Transformers是一个强大的Python库,它包含了大量预训练的模型和工具,可用于自然语言处理任务。其中,AutoConfig、AutoTokenizer和AutoModel from_pretrained()是三个非常实用的功能。以下是它们的参数详解: AutoConfigAutoConfig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获取模型的...
from transformers import AutoModel 指定本地模型文件的路径: 确定你的本地模型文件所在的路径。这通常是一个包含模型权重、配置文件(通常是config.json)等文件的目录。 使用AutoModel.from_pretrained方法加载模型: 使用AutoModel.from_pretrained方法,并将模型路径作为参数传入。 python model_path = '/path/to/you...
kwargs["quantization_config"] = kwargs_orig["quantization_config"] 因为我们的输入中没有指定config,所以会进入这个循环,这里主要是调用AutoConfig.from_pretrained方法 config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) has_remote_code = "auto_map"...
AutoModelForCausalLM.from_pretrained常见参数: model_name_or_path (str): 指定预训练模型的名称或模型文件的路径。例如,"gpt2"、"distilgpt2"或本地模型文件夹的路径。 config (Optional[PretrainedConfig]): 模型配置对象或其配置的字典。通常不需要手动提供,因为如果未提供,它会根据model_name_or_path自动加载。
`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...
AutoModelForCausalLM.from_pretrained常见参数: model_name_or_path (str): 指定预训练模型的名称或模型文件的路径。例如,"gpt2"、"distilgpt2"或本地模型文件夹的路径。 config (Optional[PretrainedConfig]): 模型配置对象或其配置的字典。通常不需要手动提供,因为如果未提供,它会根据model_name_or_path自动加载...
源码分析用pycharm打开langchain-ChatGLM的工程,回忆之前配置模型的文件是configs/model_config.py文件,根据变量llm_model_dict进行搜索,在models...AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_name) 而Auto...
from_pretrained("distilbert-base-uncased-distilled-squad") # 获取并打印 __init__ 方法的源码 init_code = inspect.getsource(model.__init__) print(init_code) 输出: def __init__(self, config: PretrainedConfig): super().__init__(config) self.distilbert = DistilBertModel(config)...
from_config(config) Your contribution I can help to add this, if people think this is useful. What should the argument name be? load_weights: bool = True? Member julien-c commented Oct 29, 2021 It's just AutoModel.from_config(AutoConfig.from_pretrained("model_name)) no? Contributor...
fromtransformers.modeling_autoimportAutoModelfromtransformers.modeling_bertimportBertModelbert_model=BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased',torchscript=True)bert_model=AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased',torchscript=True) Behaviour