第二步:使用 HuggingFace 代码加载模型生成文本。 from transformers import pipeline, set_seed # 使用 huggingface 的 pipeline 工具 generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") # 设置随机种子,同一个随机种子运行多次会生成同样的文本。 set_seed(42) # 生成 5 个句子,最长 30 个 token。 gene...
1、无法使用Python代码远程下载HuggingFace官网提供的模型(如gpt2) 2、需要从HuggingFace官网下载Transformers 库中开源模型,可以通过此次文章作为参考(能保证正常上网) 3、重要前提,会一些cmd常见命令和对环境配置有经验的,特别是本次操作是基于Anaconda和pytorch环境进行 环境说明:(可直接跳到HuggingFace镜像网址和huggingfac...
转换为 huggingface transformers GPT-2 模型(https://huggingface.co/karpathy/gpt2_1558M_final2_hf) 模型导出。模型导出可以按如下方式进行: python dev/eval/export_hf.py --input log_gpt2_128M/model_00032000.bin --output gpt2_1558M_export 然后就可以运行 Eleuther 评估工具,或者运行 huggingface 采...
主要用到Github上的gpt-2-flask-api库,只需要提供它一个预训练或者finetune好的GPT2模型(Huggingface的pytorch格式)。 将模型文件放在models/下,命名为gpt2-pytorch_model.bin也可以先用它提供的实例模型来做个实验: mkdir models curl --output models/gpt2-pytorch_model.bin 之后运行python deployment/run_serv...
I wanted to useGPT2Tokenizer,AutoModelForCausalLMfor generating (rewriting) sample text. I have triedtransformers==4.10.0,transformers==4.30.2and--upgrade git+https://github.com/huggingface/transformers.git, however I get the error ofAttributeError: 'GPT2LMHeadModel' object has no attri...
最近将huggingface的transformers(v4.0.1)库中的GPT2模型源码详细学习了一遍,因此将学习过程中,对于GPT2模型源码的一些学习笔记记录在此篇博客之中,以供之后参考。 GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型 GPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的网页文本数据,GPT2的预训练语料...
condainstall-c huggingface transformers 选择并下载您想要使用的GPT-2模型。 您可以在Hugging Face的模型库中选择并下载适合您需求的GPT-2模型。例如,您可以通过以下代码下载GPT-2模型: pythonCopy codefrom transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM ...
以GPT2为例,我们前往GPT2的hugging face网址gpt2 at main (http://huggingface.co),点击其中的Files and version,这个界面存放了gpt2不同版本的配置文件以及模型预训练参数,我使用的是pytorch版本,因此我下载pytorch_model.bin以及pytorch和tensorflow通用的config.json配置文件。
model_00032000.bin llm.c bin 模型文件(http://llmc.s3-us-west-2.amazonaws.com/gpt2_1558M/model_00032000.bin) 转换为 huggingface transformers GPT-2 模型的模型,已上传到了这里:karpathy/gpt2_1558M_final2_hf(https://huggingface.co/karpathy/gpt2_1558M_final2_hf)。
以GPT2为例,我们前往GPT2的hugging face网址gpt2 at main (http://huggingface.co),点击其中的Files and version,这个界面存放了gpt2不同版本的配置文件以及模型预训练参数,我使用的是pytorch版本,因此我下载pytorch_model.bin以及pytorch和tensorflow通用的config.json配置文件。