我查看了 Transformer API 文档,寻找一种使用 AddedTokens 加载模型的方法,但我找不到任何东西。我读到一篇博客文章提到将 ignore_mismatched_sizes=True 传递给 from_pretrained 函数可以解决问题,但它对我不起作用。 编辑:要加载我的本地模型,我使用与从 Huggingface 加载元美洲驼模型相同的 from_pretrained 函数...
一个完整的transformer模型主要包含三部分: Config,控制模型的名称、最终输出的样式、隐藏层宽度和深度、激活函数的类别等。将Config类导出时文件格式为 json格式,就像下面这样: {"attention_probs_dropout_prob":0.1,"hidden_act":"gelu","hidden_dropout_prob":0.1,"hidden_size":768,"initializer_range":0.02,...
I'm using the API command to load my finetuned mBART model, below is the command: en2ar = TransformerModel.from_pretrained( '/home/ubuntu/mayub/models', checkpoint_file='checkpoint_best_en-ar_ft.pt', data_name_or_path='/home/ubuntu/mayub/models', bpe='sentencepiece', sentencepiece_vo...
tokenizer是进行语言处理的基础,transformer实现分词器的基类是 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_type) 后面可以通过from_pretrained函数中的retrained_model_name_or_path()方法,指定路径或者模型名称来加载对应的分词器。 文档给的实例 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')...
GPT 的神经网络采用了一个多层的 Transformer decoder,输入经过 embedding 层(token embedding 叠加 position embedding),然后过多层解码器,最后通过一个 position-wise 的前向网络得到输出的分布: 有了模型结构,有了目标函数,已经可以预训练一个大容量的语言模型了,这也就是 GPT 的第一阶段,在 GPT 的训练流程里还...
BitsAndBytesConfig,前面已经说了我们使用bitsandbytes进行量化。transformer库最近添加了对bitsandbytes的全面支持,因此使用BitsandBytesConfig可以配置bitsandbytes提供的任何量化方法,例如LLM.int8、FP4和NF4。将量化配置传递给AutoModelForCausalLM初始化器,这样在加载模型权重时就会直接使用量化的方法。
以"openai/clip-vit-large-patch14"为例,原代码为: self.tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") self.transformer = CLIPTextModel.from_pretrained("openai/clip-vit-large-patch14") 但因为我们linux一般连不到外网没办法直接下载,所以去huggingface.co/openai/c这个网页把...
"""outputs = self.transformer(inputs, **kwargs)returnoutputs 开发者ID:bhoov,项目名称:exbert,代码行数:38,代码来源:modeling_tf_gpt2.py 示例5: __init__ ▲点赞 5▼ # 需要导入模块: from transformers import GPT2Tokenizer [as 别名]# 或者: from transformers.GPT2Tokenizer importfrom_pretrained...
def __init__(self, model_name_or_path: str, max_seq_length: int = 128, model_args: Dict = {}, cache_dir: Optional[str] = None ): super(Transformer, self).__init__() self.config_keys = ['max_seq_length'] self.max_seq_length = max_seq_length config = AutoConfig.from_pre...
self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-cased', do_lower_case=False)except:raiseException("Require a valid transformer model file ({0}/model_weights.pth) ""and its config file ({0}/model_training_args.bin).".format(model_path)) ...