$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 建议将上面这一行写入~/.bashrc。 3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 3.2 下载数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext ...
exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.comCopy WindowsPowershell 代码语言:javascript 复制 $env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"Copy 建议将上面这一行写入~/.bashrc。3.1 下载模型 代码语言:javascript 复制 huggingface-cli download--resume-download gpt2--local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 代码语言:...
可以写入~/.bashrc Windows Powershell $env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 3. 下载 模型 huggingface-cli download --resume-download bert-base-chinese --local-dir bert-base-chinese 数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download ChnSentiCorp --local-dir ChnSentiCor...
人工智能 数据集 环境变量 下载文件 原创 futureflsl 4月前 706阅读 国内网友搭建的 Huggingface 镜像站—— https://hf-mirror.com/ huggingface是什么这里不作解释。huggingface的网站可以通过上面的方式来进行访问,huggingface上的神经网络权重下载可以通过两种方式:第一种就是在网站上直接下载,用浏览器来下载,...
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com step1: SFT微调 限于gpu资源,可采用single_gpu + LoRA(1*4090)或者single_node单机多gpu(1 x 4090+3 x 2080ti 22g)来微调facebook/opt-1.3b,本文记录single_gpu的训练脚本,具体在training/step1_supervised_finetuning/training_scripts/opt/single_gpu/ 下添加...
如何使用optimizer 为了使用torch.optim,你需要构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。构建 为了构建一个Optimizer,你需要给它一个包含了需要优化的参数(必须都 pytorch 高频 python 深度学习 人工智能 数组 转载 hackernew 6月前 27阅读 【AIGC】HF-Mirror 使用...
使用hf-mirror下载数据集时需要添加参数 --repo-type dataset 02:38 用Xtuner进行Alpaca格式数据集的训练 06:05 SpringFestQA(年关走亲访友渡劫助手)项目介绍和演示 02:57 【光速上手】专业工作流AI绘画平台!超多大神分享一起学! 无需部署直接用!最火热SD在线社区!【Esheep电子羊】 11:26 手把手教你在...
$env:HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"Copy 建议将上面这一行写入~/.bashrc。 3.1 下载模型 代码语言:shell 复制 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2Copy 3.2 下载数据集 代码语言:shell 复制 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext -...
$env:HF_ENDPOINT = "https://hf-mirror.com" 建议将上面这一行写入~/.bashrc。 3.1 下载模型 huggingface-cli download --resume-download gpt2 --local-dir gpt2 3.2 下载数据集 huggingface-cli download --repo-type dataset --resume-download wikitext --local-dir wikitext ...
数据集、模型和代码准备 由于服务器无法访问外网,因此,本地预先下载数据集和模型。 对于数据集,使用了Huggingface Datasets的那些开源数据集。得益于 DeepSpeed RLHF 数据抽象和混合技术,现在能够组合多个数据源进行训练。 但是,不同的数据集可能使用不同的提示词(例如,Dohas/rm-static 使用“Human:”进行查询,使用“...