transformers 3.5.1,run_clm.py 不使用3.5之前的版本,和其他包有冲突。 四、参数设置 train_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.train.txt #上述路径下载的wikitext-2-raw文件,并更换后缀名为txt eval_data_file=path/gpt2/data/wikitext-2-raw/wiki.valid.txt model_type=gpt2 block_size=1...
# 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]def__init__(self, class_size, pretrained_model="gpt2-medium", cached_mode=False, device="cpu"):super().__init__() self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pr...
pre_tokenizers import WhitespaceSplit from tokenizers.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_...
Problem: Trying to convert DeepSpeed zero checkpoints to PyTorch state_dicts leads to one layer not being present in the generated state dict. I am using the zero_to_fp32.py script. I'm trying to train a GPT2 like model, and it looks lik...
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...
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以进行量化。 如果您想在使用CPU offload的同时最大化您的GPU使用率,您可...
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 ...
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:
from peft import LoraConfig, PeftModel from trl import SFTTrainer 我们继续分析导入 torch是我们很熟悉的深度学习库,这里我们不需要torch的那些低级功能,但是它是transformers和trl的依赖,在这里我们需要使用torch来获取dtypes(数据类型),比如torch.Float16以及检查GPU的工具函数。