一、GPT2LMHeadModel 1. Forward 方法主要参数介绍: 2. 源码解析(缩减): 二、GPT2Model 1. 源码(缩减) 三、GPT2Block 1. 源码(缩减) 四、GPT2Attention 1. 注意力计算过程 2. 源码(缩减) 本文主要解读 HuggingFace Transformer 中 GPT2 模块的源码(源文件:modeling_gpt2.py),主要涉及代码类:GPT2LMHead...
token_eos = torch.tensor([198]) out_token = None i = 0 with torch.no_grad(): while out_token != token_eos: logits, _ = model(in_tokens) out_token = torch.argmax(logits[-1, :], dim=0, keepdim=True) in_tokens = torch.cat((in_tokens, out_token), 0) text = tokenizer.d...
rCopy code 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 tokenizer= AutoTokenizer.from_pretr...
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...
利用@st_cache的装饰器，执行一次load_model()函数并将结果存到本地缓存。这个操作能够增幅程序性能。接着用pipeline()函数加载文本生成器模型即可（将代码中的模型路径换成你自己的模型或者也可以直接用模型中心里我预先训练过的mypre-trainedmodel，https://huggingface.co/e-tony/gpt2-rnm）：@st.cache(allow_...
前往huggingface/transformers仓库下载transformers包 之后找到迁移需要用到的configguration_gpt2.py配置文件和...
跑huggingface/transformers的GPT-2代码 from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModel tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") model = TFAutoModel.from_pretrained("gpt2") inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="tf")...
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...
玩转HuggingFace GPT-2¶这是一个入门demo,可以帮助朋友们学习如何调用开源的huggingface模型,比如GPT2,最新的大语言模型Dolly,或者是其他文本。本案例我们就演示如何调用GPT续写故事。这是最省流量的版本,因为模型已经给你离线准备好了,不需要重新下载。 评论 安装依赖项¶这里我分享两个requirements.txt,一个是简化...