根据第 1 篇Transformers 包模块设计,我们可以找到AutoTokenizer类定义在./models/auto/tokenization_auto.py模块中,我们可以走读from_pretrained方法执行流程: 第1 步:AutoTokenizer.from_pretrained解析tokenizer_config.json配置文件,获取tokenizer_class配置项,Qwen2.5 的配置文件中的值为Qwen2Tokenizer: AutoTokenizer根据...
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')# 使用分词器处理文本 text="你好,我在北京的互联网公司工作"tokenized_text=tokenizer.tokenize(text)print(tokenized_text)"""['你','好',',','我','在','北','京','的','互','联','网','公','司','工','作']""" # 或者直接...
2、transformers中已经集成了非常多的Tokenizer类,而AutoTokenizer在载入时会根据tokenizer_config.json中的“tokenizer_class”去找是否已经存在了内置的Tokernizer对象,比如上面例子中我们“tokenizer_class”参数是“ChatGLMTokenizer”,因此在载入时会先在使用tokenizer_class_from_name方法去TOKENIZER_MAPPING_NAMES常量中寻...
AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer是Hugging Face的Transformers库中的两个类,用于处理自然语言处理(NLP)任务。 AutoModelForCausalLM是用于因果语言建模的模型的自动类,它可以加载不同的预训练模型进行文本生成任务。 AutoTokenizer用于加载与这些模型相对应的预训练分词器。 AutoTokenizer AutoTokenizer能够根据预训练模型...
AutoTokenizer是Hugging Facetransformers库中的一个非常实用的类,它属于自动工厂模式的一部分。这个设计允许开发者通过一个统一的接口来加载任何预训练模型对应的分词器(tokenizer),而无需直接指定分词器的精确类型。这意味着,当你知道模型的名称时,你可以使用AutoTokenizer自动获取与该模型匹配的分词器,而不需要了解分词...
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配置信息。以下是AutoConfig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...
首先,你需要导入transformers库中的AutoTokenizer类。python from transformers import AutoTokenizer 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。这个路径应该包含tokenizer所需的所有文件,如tokenizer_config.json、vocab.txt(或vocab.json,取决于模型)等。 使用AutoTokenizer.from_pretrained方法加载本地模...
原因为tokenizer_config.json中对此进行了强制规定。打开该文件,可见如下内容: "add_bos_token": true, "add_eos_token": false, 因此,在执行print(tokenizer(example,add_special_tokens=True))时,只会添加起始符,而不会添加终止符。 这样的强制规定,可能会让人感到奇怪。但我感觉,这是为了增强工程上的便捷性...
简介:本文深入探讨了Transformers大模型库中的AutoTokenizer,阐述了其作为通用分词器工具的重要性,介绍了AutoTokenizer的主要特点、使用方法,并通过实例展示了其在文本处理中的便捷性和高效性,同时强调了AutoTokenizer在模型兼容性、便捷性和灵活性方面的优势。
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") ``` 在此示例中,`AutoTokenizer.from_pretrained`方法从Hugging Face预训练模型的名称`"bert-base-uncased"`中加载了BERT模型的Tokenizer。加载时,会自动下载并缓存所需的模型文件。 还可以通过指定文件路径来加载Tokenizer。例如,如果已将预训练模型文...