from transformers import Seq2SeqTrainingArguments from llmtuner.dsets import get_dataset, preprocess_dataset, split_dataset from llmtuner.data import get_dataset, preprocess_dataset, split_dataset from llmtuner.extras.constants import IGNORE_INDEX from llmtuner.extras.logging import get_logger from llm...
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-NLP/opus-mt-zh-en")...
这里我们使用`modelscope`中的`snapshot_download`下载模型,然后加载到 Transformers 中进行训练: ```python from modelscope import snapshot_download, AutoTokenizer from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer, DataCollatorForSeq2Seq import torch # 在modelscope上下载Qwen模型到本...
fromtransformersimportAutoConfigconfig=AutoConfig.for_model('llama')config.hidden_size=24config.intermediate_size=config.hidden_size*4config.num_attention_heads=4config.num_hidden_layers=4config.num_key_value_heads=2config.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 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。 load_dataset所做的就是加载数据集,但是它从HuggingFace数据集中心下载到本地。
"from datasets import Dataset\n", "import pandas as pd\n", "from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, DataCollatorForSeq2Seq, TrainingArguments, Trainer, GenerationConfig\n", "tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('qwen/Qwen2-7B-Instruct')" ] }, { "cell_type": "cod...
我们在第1章(1.4节,使用LLM进行不同任务)介绍transformer架构时,已经简要讨论过encoder-decoder网络。在transformers出现之前,循环神经网络(RNNs)是语言翻译最受欢迎的encoder-decoder architecture。 RNN是一种神经网络,其中前一步的输出作为当前步的输入,使它们非常适合像文本这样的序列数据。 在encoder-decoder RNN中,...
frompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_model fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,TrainingArguments,Trainer,DataCollatorForSeq2Seq importos importswanlab defdataset_jsonl_transfer(origin_path,new_path): """ 将原始数据集转换为大模型微调所需数据格式的新数据集 ...
基于Transformers的架构的Diffusion模型设计了一个简单而通用的基于Vision Transformers(ViT)的架构(U-ViT),替换了latent diffusion model中的U-Net部分中的卷积神经网络(CNN),用于diffusion模型的图像生成任务。 遵循Transformers的设计方法,这类方式将包括时间、条件和噪声图像patches在内的所有输入都视作为token。
Executing the following code snippet states that ValueError: You have to specify either decoder_input_ids or decoder_inputs_embeds. from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model_name = "castorini/t5-base-canard" model = AutoMod...