youtube, 视频播放量 291、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 2, 视频作者 尼侬君, 作者简介 努力进步的小周,相关视频:AI最近一周进展,前方高能,这27个变态AI,一定要偷偷用起来!,AI绘图,哈佛大学CS50 Tech Talk:GPT 第二期(大模型怎么和人类
安装Hugging Face 浏览Hugging Face的模型库 下载并使用模型 保存和加载模型 二、展示效果文本分类 命名实体识别 三、高阶玩法 Fine-tuning 模型 总结 开启Hugging Face 之旅: 一天快速上手 什么是Hugging Face? Hugging Face 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区,提供了大量预训练模型、工具和资源,使得...
在Hugging Face Hub上 已经有了许多的文本摘要预训练模型,但是对于一些特定领域,还是需要重新训练或微调的。本文主要训练一个双语文本摘要模型(双语是指英语和西班牙语)。可以访问如下链接model试下模型效果。 首先需要准备双语语料。 准备双语语料 双语语料数据集使用链接Multilingual Amazon Reviews Corpus-多语言Amazon评论...
在 Hugging Face 的 transformers 中，Gemma 模型已针对 PyTorch 和 PyTorch/XLA 进行了优化，使得无论是 TPU 还是 GPU 用户都可以根据需要轻松地访问和试验 Gemma 模型。随着 Gemma 的发布，我们还改善了 PyTorch/XLA 在 Hugging Face 上的 FSDP 使用体验。这种 FSDP 通过 SPMD 的集成还让其他 Hugging Face 模型...
首先,你要想清楚自己的目标,比如我这里的目标是想要看一下别人的AI生成文本的检测模型。那么我们就进入 Hugging Face 的官网。 image.png 我们选择其中一个进入模型的介绍页面,比如我这里选择了yongchao/ai_text_detector image.png 在这个模型下面会有一些介绍,比如训练的基础模型是 BERT,训练的轮次,数据等等。
下载并使用模型：保存和加载模型：展示效果文本分类实例：高阶玩法模型微调（Fine-tuning）：总结本文介绍了如何快速上手Hugging Face模型库，并通过实例展示了基本功能与一些简单实用的应用。更进一步，您可以探索模型微调、自定义模型与Tokenizer，以及利用Hugging Face Hub。我们将在后续持续更新更多教程，期待...
训练结束后大家就可以通过 push_to_hub() 方法 上传模型到 Hugging Face 上了，这样所有人都可以看见并且使用你的模型了。第二步：模型上传到 Hugging Face trainer.push_to_hub()remote: Scanning LFS files of refs/heads/main for validity... remote: LFS file scan complete. To https://huggingfa...
在Hugging Face上下载预训练模型并本地读取,需要经过以下步骤: 进入Hugging Face官网,在搜索框中输入你想要下载的预训练模型名称,例如’bert-base-chinese’。 在搜索结果中找到你需要的模型,点击下载对应的文件。对于PyTorch模型,你需要下载以下文件: model_state.pt:包含模型的参数。 tokenizer.pth:包含分词器的参数...
最后,建议缓存 Hugging Face 模型以节省模型加载时间或流入成本。 选择批大小 虽然使用值为 1 的batch_size就能现成地使用上述 UDF,但这样可能无法有效利用可供工作器使用的资源。 若要提高性能,请根据群集中的模型和硬件优化批大小。 Databricks 建议为群集上的管道尝试各种批大小,以获得最佳性能。 在 Hugging ...
上一篇文章中(Hugging face 模型微调系列1—— 实战transfomers文本分类finetune),我们学会如何利用hugging face中的预训练模型训练一个文本分类的任务,接下来我们尝试利用hugging face的AutoModelForTokenClassification的api完成一个实体识别的任务。其中 transfomers 包的安装和hugging face的下载这一步,笔者在Hugging face...