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
AutoTokenizer.from_pretrained('google/byt5-base')提供错误: OSError:无法加载由“NewConnectionError(...
1. 确定AutoTokenizer.from_pretrained函数的正确用法 AutoTokenizer.from_pretrained函数用于加载预训练的tokenizer模型。它可以从远程仓库加载,也可以从本地文件系统加载。当从本地加载时,你需要提供正确的路径。 2. 准备本地模型文件 确保你的本地目录中包含所有必要的模型文件,如tokenizer_config.json、vocab.txt(或...
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.py的代码 :transformers/models/marian/tokenization_marian.py MarianTokenizer -> PreTrainedT...
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文件去加载自定义的tokenizer类。因此tokenizer_config.json(tokenizer配置类)变得至关重要。下面就是我遇到的使用AutoTokenizer载入本...
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...
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") ...
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: ...
System Info transformers v4.45.0 Autotokenizer.from_pretrained('path to file of saved tokenizer') hosted on AWS ml.p3.2xlarge (NVIDIA V100) produces the error below... The same transformer version, code and tokenizer do NOT produce error...
from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3") tokenizer.add_tokens(["foo", "bar"]) tokenizer.save_pretrained("my_new_tokenizer") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("my_new_tokenizer") cc @ArthurZucker who knows more about the ins and outs of the tokenizers Author matheus-...