config (:obj:`Union[PretrainedConfig, str, os.PathLike]`, `optional`): Can be either: - an instance of a class derived from :class:`~transformers.PretrainedConfig`, - a string or path valid as input to :func:`~transformers.PretrainedConfig.from_pretrained`. Configuration for the model to...
transformers目前已被广泛地应用到各个领域中,hugging face的transformers是一个非常常用的包,在使用预训练的模型时背后是怎么运行的,我们意义来看。 以transformers=4.5.0为例 基本使用: 代码语言:javascript 复制 from transformers import BertModel model = BertModel.from_pretrained('base-base-chinese') 找到源码文...
Hugging Face Transformers是一个强大的Python库,它包含了大量预训练的模型和工具,可用于自然语言处理任务。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...
from transformers import OneFormerProcessor config_path = "/local/config/path" OneFormerProcessor.from_pretrained(config_path, ignore_mismatched_sizes=True)ignore_mismatched_sizes=True) Expected behavior the processor gets initialized and doesn't error with ...
from_pretrained(self.pretrained_name, config=config) train(self, data.train_ds, data.valid_ds, model.to(self.device), self._tokenizer) model.to("cpu") return model Example #12Source File: download.py From exbert with Apache License 2.0 5 votes def run(self): from transformers import ...
一、关于from_pretrained from_pretrained()加载模型文件可以是repo id,也可以是本地路径。 1、使用repo id下载到缓存并加载 ...fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForSeq2SeqLMtokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en")model=AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki...
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:
写这篇的目的主要是记录在使用huggingface的transformers的bert部分from_pretrained的一些细节,以下主要以文本分类为例。 文档:https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bert 第一种方案:利用BertForSequenceClassification model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", config=config...
BitsAndBytesConfig, TrainingArguments, pipeline, logging, ) 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...
intermediate_size = config.hidden_size * 4 config.num_attention_heads = 4 config.num_hidden_layers = 4 config.num_key_value_heads = 2 config.vocab_size = 128 我们的模型设置得非常小,因为只是尝试验证。接下来我们把它实例化: from transformers import AutoModel, AutoModelForCausalLM raw_model ...