# 下游任务模型 class Model(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc = torch.nn.Linear(768,2) def forward(self,input_ids,attention_mask,token_type_ids): with torch.no_grad(): # 先拿预训练模型做一个计算,抽取数据中的特征, out = pretrained(input_ids=inpu...
今年三月,acge模型在Massive Text Embedding Benchmark (MTEB) 中文榜单(C-MTEB)登顶第一,目前模型已在Hugging Face和Github平台开源。 项目简介 acge_text_embedding模型由TextIn团队开发,是一个通用的文本编码模型——可变长度的向量化模型。Embedding是一种用于机器学习和自然语言处理领域的表示技术,它将高维的离散...
model = SentenceTransformer('acge_text_embedding')print(model.max_seq_length) embeddings_1 = model.encode(sentences, normalize_embeddings=True) embeddings_2 = model.encode(sentences, normalize_embeddings=True) similarity = embeddings_1 @ embeddings_2.Tprint(similarity) 在sentence-transformer库中的使用...
在Semantic Kernel 的Sample 下有一个 hugging-face-http-server:https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/samples/apps/hugging-face-http-server,通过这个示例项目,我们可以在本地运行Huggingface模型。 我们首先构建一个Docker,执行命令 docker image build -t hf_model_server . ,最新的构建会有问...
市场上有各种不同的LLM可供选择,例如GPT-3、BERT和BLOOM。一些LLM以开源发行方式提供,而一个流行的平台用于访问和使用它们是Hugging Face。Hugging Face是一个社区和数据科学平台,提供基于开源代码和技术构建、训练和部署模型的工具。用户可以在该平台上找到各种预训练模型,并直接使用它们。
我们首先构建一个Docker,执行命令 docker image build -t hf_model_server . ,最新的构建会有问题,我把它独立成一个repo :https://github.com/mlnethub/hugging-face-http-server。 运行容器 docker run -p 5000:5000 -d hf_model_server 访问http://localhost:5000 ...
在Hugging Face 中,added_tokens.json文件是一个 JSON 格式的文件,用于存储添加到 tokenizer 中的特殊标记(special tokens)。 使用Hugging Face 的 tokenizer 时,我们可以通过tokenizer.add_tokens()方法向 tokenizer 中添加自定义的特殊标记。添加的特殊标记会被保存在added_tokens.json文件中,以便在下次使用 tokenizer...
在SemanticKernel的Sample 下有一个 hugging-face-http-server:https://github.com/microsoft/semantic-kernel/tree/main/samples/apps/hugging-face-http-server,通过这个示例项目,我们可以在本地运行Huggingface模型。 我们首先构建一个Docker,执行命令 docker image build -t hf_model_server . ,最新的构建会有问题...
模型（Models）：在 LangChain 中扮演关键角色，涵盖多种自然语言处理任务所需的模型。包括：LLMs（大型语言模型）：先进的AI模型，理解并生成类似人类的文本。以提示作为输入，生成输出，适用于多种任务，提供确定性和创造性输出。市场上提供不同类型的LLM，包括GPT-3、BERT和BLOOM。Hugging Face平台是...
你可以在Hugging Face数据集查看器中查看Quora重复数据集的示例行(地址:https://huggingface.co/datasets/quora/viewer/default/train)。一些问题对,如“我可以破解我的Charter Motorolla DCX3400吗?”和“如何破解Motorola DCX3400以获得免费互联网?”非常相似,但不是重复的,即所谓的“困难负样本”。