方法二，你直接 print tokenizer 或者 model 就能看到它运行时的实际类型，用它代替代码里的 AutoTokeniz...
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。
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...
如下代码示例,我们可以通过AutoTokenizer.from_pretrained方法初始化分词器: import os from transformers import AutoTokenizer # 初始化分词器,从本地文件加载模型model_dir = os.path.join%28%27D:%27, os.path.sep, %27ModelSpace%27, %27Qwen2.5%27, %27Qwen2.5-1.5B-Instruct%27%29tokenizer = AutoToke...
对于 transformers 库,你应该使用 AutoTokenizer 和AutoModel 而不是 autotokenizer 和automodel。 安装或更新 transformers 库:如果 transformers 库未安装或版本过旧,可能会导致问题。你可以通过以下命令安装或更新它: bash pip install transformers --upgrade 使用正确的导入语句:使用正确的类名进行导入,如下所示: ...
🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。 🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库:Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直接...
由于众所周知的原因,国内很难使用huggingface去下载权重,但现在的大模型的权重以及相关的分词器配置都放在huggingface的仓库中。当我们使用AutoTokenizer.from_pretrained去载入相关分词器和模型时,会访问huggingface自动下载模型。但随着大模型的发布,很多模型的tokenizer都以tokenizer.model的方式保存,并且使用自己的.py文件去...
🤗 Transformers 提供了便于快速下载和使用的API,让你可以把预训练模型用在给定文本、在你的数据集上微调然后通过 model hub 与社区共享。同时,每个定义的 Python 模块均完全独立,方便修改和快速研究实验。 🤗 Transformers 支持三个最热门的深度学习库: Jax, PyTorch 以及 TensorFlow — 并与之无缝整合。你可以直...
问用HuggingFace的变压器用TFBertModel和AutoTokenizer建立模型时的输入问题EN在之前对 ChatGLM 的搭建部署...
以MarainTokenzier 为例, 这里主要介绍从本地文件加载 model_path = "./path" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path)tran…