module=importlib.import_module(f".marian",transformers.models)returngetattr(module,"MarianTokenizer") getattr(module, "MarianTokenizer") 传递给了 tokenizer_class, 最后 from_pretrained 这里可以开始看tokenization_marian.
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...
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方法加载本地模型: 调用AutoTokenizer.from_pretrained方法,并将本地路径作...
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。
使用以下命令行a = AutoTokenizer.from_pretrained(r"D:\git_project\chatglm", trust_remote_code=True)载入模型的tokenizer时,表示无法从本地载入(确定本地存在tokenizer的相关文件),并且每次都去请求huggingface的官网去下载这个模型(但由于屏蔽,导致了请求失败),因此无法使用,遂追寻AutoTokenizer.from_pretrained的...
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...
AutoTokenizer.from_pretrained('google/byt5-base')提供错误: OSError:无法加载由“NewConnectionError(...
from_pretrained: 这不是一个方法,而是用来创建AutoTokenizer实例的类方法。它根据提供的模型名称或路径加载对应的分词器。 tokenize: 将文本字符串转换为词元(tokens)的列表。 encode: 将文本转换为模型输入的数字序列(token IDs)。 encode_plus: 除了生成token IDs,还提供额外的数据结构,如attention_mask、token_typ...
至此,AutoTokenizer.from_pretrained初始化完成,其实我们也可以看到,其实我们直接使用Qwen2TokenizerFast.from_pretrained方法结果一样,并且还可以直接跳过第 1 步和第 2 步解析Qwen2TokenizerFast的处理过程,因此代码执行效率会更高一些。 最后,老牛同学用一张图对上面步骤进行简单总结: ...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") AutoModelForCausalLM AutoModelForCausalLM是一个便捷的类,它根据你提供的模型名称自动加载适合因果语言建模(如文本生成)的预训练模型。 from transformersimport AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2") ...