方法一:代码直接下载 我们在第一次执行BertTokenizer和BertModel中的某个模型的from_pretrained函数的时候,将会自动下载预训练模型的相关文件。Linux中默认下载到~/.cache/huggingface/transformers中。 代码如下: fromtransformersimportBertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased...
huggingface-cli下载 首先安装 pip install huggingface-cli 例如我们要下载chatglm3-6b这个模型 可以创建python文件: import os # 设置镜像,快速下载os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com' # 下载模型 os.system('huggingface-cli download --resume-download THUDM/chatglm3-6b --local-dir /...
1. 通过Hugging Face镜像网站下载 由于直接访问Hugging Face可能受限,我们可以利用镜像网站进行下载。例如,可以访问hf-mirror.com(注意:此链接为示例,实际使用时需根据最新信息查找有效镜像)。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...
bert-base-uncased预训练模型_bert-base-uncased fo**er上传420.07 MB文件格式bin自然语言处理 来自https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main (0)踩踩(0) 所需:1积分
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:...