其中,AutoConfig、AutoTokenizer和AutoModel from_pretrained()是三个非常实用的功能。以下是它们的参数详解: AutoConfigAutoConfig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获取模型的配置信息。以下是AutoConfig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。
from transformers import AutoConfig, TFAutoModelForCausalLM model_checkpoint = "gpt2" config = AutoConfig.from_pretrained(model_checkpoint) config.save_pretrained("./saved_model/") # 存在这里,然后可以 from_pretrained("./saved_model/") model = TFAutoModelForCausalLM.from_config(config) 1. 2....
除了上述字段之外,config.json文件还可能包含其他特定于模型的配置信息。在加载模型时,可以使用AutoConfig.from_pretrained()方法自动加载正确的模型配置文件。 如:使用了bert-base-uncased作为模型名称,该方法会自动从Hugging Face模型仓库中下载对应的配置文件并加载。如果已经下载过该模型,则会从本地文件系统中加载。 ...
源码分析用pycharm打开langchain-ChatGLM的工程,回忆之前配置模型的文件是configs/model_config.py文件,根据变量llm_model_dict进行搜索,在models...AutoTokenizer.from_pretrained(self.model_name) 而Auto...
fromtransformersimportAutoConfigconfig=AutoConfig.from_pretrained('/tmp/Qwen2-VL-7B-Instruct/')print(config) The result is: Unrecognized keys in `rope_scaling` for 'rope_type'='default': {'mrope_section'} Qwen2VLConfig { "_name_or_path": "/tmp/Qwen2-VL-7B-Instruct/", "architectures"...
from transformers import AutoModel, AutoConfig try: # 尝试加载模型配置 config = AutoConfig.from_pretrained('model_name') model = AutoModel.from_pretrained('model_name', config=config) except ValueError as e: print(f"加载模型配置时出错: {e}") 在这个示例中,将'model_name'替换为你实际使用的...
config = AutoConfig.from_pretrained(model_name_or_path, **model_args, cache_dir=cache_dir) File "/home/dell/.local/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/configuration_auto.py", line 944, in from_pretrained config_dict, unused_kwargs = PretrainedConfig.get_config_dict(pretraine...
而且paddlemix中的这个auto config组件目前仅支持根据config,build-in寻找model class,然后找到之后,return一个model_class.config_class, model class当然可以根据config找到QWenLMHeadModel,然后他的config_class没有写,但是他是继承自 paddlenlp 中的QWenPretrainedModel的,而QWenPretrainedModel写了config_class,是等于...
model_type:一个字符串,用于模型类型的一个 identifier。它被序列化到 JSON 文件中,并用于在 AutoConfig 中重新创建正确的对象。 is_composition:一个布尔值,指定该 config class 是否由多个 sub-config 组成。在这种情况下,该 config 必须从两个或更多的 PretrainedConfig 类型的配置中初始化。
--> 816 config = AutoConfig.from_pretrained( 817 model, _from_pipeline=task, code_revision=code_revision, **hub_kwargs, **model_kwargs 818 ) 819 hub_kwargs["_commit_hash"] = config._commit_hash 821 custom_tasks = {} File /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/transformers/models/...