针对您的要求,以下是关于bert-base-uncased模型本地部署的详细步骤,包括必要的代码片段: 1. 下载bert-base-uncased模型文件 首先,您需要从Hugging Face的模型库下载bert-base-uncased模型文件。这通常包括config.json、pytorch_model.bin、tokenizer.json、vocab.txt等文件。您可以直接从Hugging Face的官方网站或API下载...
下载到本地文件夹bert-base-uncased,同时这些名称务必注意保证与图中的名称完全一致。然后从本地上传至自己的服务器想要存储的位置。 文件结构: |- bertLearning 项目目录 |--->bert-base-uncased 下载好的bert-base-uncased预训练模型的文件,放在名为bert-base-uncased文件夹下 |--->run.py 加载执行预训练模型...
Bert bert-base-uncased 模型加载 1、下载模型相关文件到本地路径 https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main 2、修改模型加载,注释为修改前__EOF__本文作者:userName 本文链接:https://www.cnblogs.com/pyclq/p/16589537.html关于博主:评论和私信会在第一时间回复。或者直接私信我。版权声明:本博客...
选择合适的模型:BERT模型有多个版本和不同的配置,根据自己的需求选择合适的模型。常见的版本有BERT-Base和BERT-Large,它们的区别在于模型的大小和训练数据量。 点击下载链接:点击下载链接开始下载BERT模型的压缩文件。 解压缩模型文件:下载完成后,使用解压缩工具(如WinRAR或7-Zip)解压缩模型文件到本地目录。
bert-base-uncased链接:https://hf-mirror.com/google-bert/bert-base-uncased/tree/main 因为我常用的是pytorch版本,所以需要下载的东西为: 这些文件都放到一个文件夹里,然后用transformers库调用即可。 from transformers import BertModel,BertTokenizer
在镜像网站上,你可以找到BERT-base-uncased的下载链接,并下载相应的.tar.gz压缩包。 2. 通过Amazon S3存储桶下载 另一种常见的下载方式是直接访问Amazon S3存储桶,其中包含了Hugging Face托管的多种预训练模型。对于BERT-base-uncased,其下载链接为:https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-...
fromtransformersimportBertTokenizer# 下载 BERT 分词器tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 1. 2. 3. 4. 注:from_pretrained函数会自动从 Hugging Face 下载指定的 BERT 模型。 步骤3:本地导入 BERT 分词器 在完成模型下载后,我们可以选择将其保存到本地并在需要时导入。代码如下: ...
pretrained('bert-base-uncased',cache_dir='./my_cache')这样的话模型会下载到./my_cache里。但...
uncased_L-12_H-768_A-12.zip (778.48M) 下载 File Name Size Update Time uncased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json -1 2024-12-24 09:52:02 uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt.data-00000-of-00001 -1 2024-12-24 09:52:02 uncased_L-12_H-768_A-12/bert_model.ckpt.index...
Bert下载和使用(以bert-base-uncased为例) Bert官方github地址:https://github.com/google-research/bert?tab=readme-ov-file 在github下载: 在huggingface(地址)下载config.json和pytorch_model.bin 将github下载的解压,并将huggingface下载的config.json和pytorch_model.bin放到解压后的文件夹:...