SAVE_STATE_WARNING = "" # from torch.optim.lr_scheduler import SAVE_STATE_WARNING ## 这一行是新注释掉的。 5.2 ValueError: You are attempting to pad samples but the tokenizer you are using (GPT2Tokenizer) does not have one. -- 换transformers版本,比如3.5.1 5.3 ACT2FN错误 -- 注释掉,不...
trainers import WordLevelTrainer from transformers import PreTrainedTokenizerFast from transformers import GPT2Config, TFGPT2LMHeadModel from transformers import CONFIG_NAME import tensorflow as tf data_folder = "data_folder" model_folder = "model_folder" pathlib.Path(data_folder).mkdir(parents=True,...
# 需要导入模块: from transformers import BertTokenizer [as 别名]# 或者: from transformers.BertTokenizer importfrom_pretrained[as 别名]deftest_3layer_gpt2(self):fromtransformersimportGPT2Config, TFGPT2Model, BertTokenizer keras2onnx.proto.keras.backend.set_learning_phase(0) config = GPT2Config(n...
# 需要导入模块: from transformers import GPT2Tokenizer [as 别名]# 或者: from transformers.GPT2Tokenizer importfrom_pretrained[as 别名]defcall(self, inputs, **kwargs):r""" Return: :obj:`tuple(tf.Tensor)` comprising various elements depending on the configuration (:class:`~transformers.GPT2C...
from transformers import GPT2LMHeadModel print("loading weights from pretrained gpt: %s" % model_type) #n_layer, n_head and n_embd are determined from model_type config_args = { 'gpt2': dict(n_layer=12, n_head=12, n_embd=768), ...
其实,在很多大模型网站中,已经在默默的收集人类反馈信息,例如,我们在使用ChatGPT时,每一条提问都是一条prompt,大模型回复下面都会有两个icon,如果用户点击其中一个,同时又收集到了偏好反馈信息。 或者直接使用其它大模型生成prompts。 from transformers import pipeline, set_seed ...
在transformers库中,与文本生成相关的配置通常是通过GenerationConfig类来完成的。因此,你可能需要查找的是GenerationConfig而不是generationconfig。 寻找替代的类或模块: 如果你需要配置文本生成的相关参数,你应该使用GenerationConfig类。下面是一个使用GenerationConfig类的示例: python from transformers import GPT2LMHead...
搞定数据后,接下来就需要创建(初始化)一个模型了,GPT 的结构其实就是由 transformer 组成的,网上的轮子已经很多了,这里就不重新造轮子了,最常见的直接用的 transformers 库,通过配置的方式就能够快速定义一个模型出来了。 from transformers import AutoTokenizer, GPT2LMHeadModel, AutoConfig ...
您可以通过使用 from_pretrained 并设置 quantization_config 来量化模型。 from transformers import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=gptq_config) 请注意,您需要一个GPU来进行模型的量化。我们会将模型放置在CPU中,并在GPU和CPU之间来回移动各个模块...
使用from_pretrained()函数加载模型需要pytorch_model.bin和config.json文件。 加载tokenizer 测试代码:如果加载成功,就打印1。 fromtransformersimportAutoTokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./bert-base-chinese")print(1) 文件目录结构: