这个AutoModelForCausalLM是一个通用的Auto类,用于加载用于因果语言建模的模型。 对于transformers,HuggingFace提供了两种类型的语言建模,因果和掩码掩蔽。因果语言模型包括;GPT-3和Llama,这些模型预测标记序列中的下一个标记,以生成与输入数据语义相似的文本。AutoModelForCausalLM类将从模型中心检索因果模型,并加载模型权重...
Hi, I created an env with conda, installed TF, then installed PyTorch, then "pip install git+https://github.com/huggingface/transformers", but when I ran 'python -c "from transformers import pipeline; print(pipeline('sentiment-analysis')...
from transformers import Pipeline from transformers.pipelines.pt_utils import PipelineIterator from tqdm import tqdm from faster_whisper.audio import decode_audio, pad_or_trim from faster_whisper.feature_extractor import FeatureExtractor @@ -105,7 +104,7 @@ class TranscriptionInfo(NamedTuple): # (ht...
实际上,transformers库中并不存在名为textgenerationpipelinen的类或函数。正确的类名应该是TextGenerationPipeline(注意大小写和拼写)。因此,很可能是因为导入语句写错了。 核对导入语句是否正确,注意大小写和拼写: 正确的导入语句应该是: python from transformers import TextGenerationPipeline 请确保你的代码中使用了...
Hello, I get an error when trying to initialize models that rely on your tokenizer from the transformers package's pipeline. Here is code that yields the error as well as the traceback. from transformers import pipeline sentiment_analyzer = pipeline( "sentiment-analysis", model="cl-tohoku/bert...
通过在基座大模型上进行指令微调的方式实现文本分类任务 你可以选择两种训练方式: 1.使用Jupyter Notebook: 跟随`Pipeline.ipynb`的指引一路执行 2.直接运行`train.py` 在此之前——请确保你已经安装好的必备的环境:`pip install -r requirements.txt`