bert-base-uncased链接:https://hf-mirror.com/google-bert/bert-base-uncased/tree/main 因为我常用的是pytorch版本,所以需要下载的东西为: 这些文件都放到一个文件夹里,然后用transformers库调用即可。 from transformers import BertModel,BertTokenizer BERT_PATH = '/my-bert-base-uncased' tokenizer = BertToken...
在终端或命令提示符窗口中,输入以下命令来加载模型: from transformers import BertModel, BertTokenizer model_name = 'bert-base-uncased' tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) 这里我们以’bert-base-uncased’为例,你可以根据实际情况替换为你下载的模型名称。 接下来,你可以使用tokenizer对象对输...
### 步骤 2:下载模型 从Hugging Face 下载你需要的模型。例如,以 BERT 模型为例,可以使用以下代码下载模型: ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification # 下载模型和分词器 model_name = "bert-base-uncased" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) mode...
以bert-base-uncase模型为例。进入到你的.../lib/python3.6/site-packages/transformers/里,可以看到三个文件configuration_bert.py,modeling_bert.py,tokenization_bert.py。这三个文件里分别包含 a. BERT_PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP ={"bert-base-uncased": "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co...
然后,你可以使用Hugging Face提供的库(如transformers库)中的函数来下载和加载模型或数据集,而不是直接使用huggingface-cli的download命令(因为这样的命令实际上并不存在)。 例如,要使用transformers库下载并加载bert-base-uncased模型,你可以按照以下步骤操作: 确保你已经安装了transformers库。如果没有安装,可以使用pip ...
(2)第二个是在一个config.py文件下有一个tokenizer指明了模型,bert-base-uncased 2、知道huggingface模型的安装目录 在Linux中huggingface模型一般自动下载在当前用户主目录下的 .cache/huggingface目录下的hub中。 ~/.cache/huggingface/ 具体样子是这样的,可以看一下下载的roberta-base模型 ...
下载Hugging Face Transformers 模型并在本地使用指南对于Transformers 2.4.1版本，特别是想获取bert-base-uncased模型的三个核心文件（pytorch_model.bin, config.json, vocab.txt）并在本地使用，可以按照以下步骤操作：1. 获取文件地址在transformers库的相应文件夹中，如configuration_bert.py, modeling_...
2. 使用Git LFS下载模型 克隆模型仓库 当你想从Hugging Face下载一个模型时,首先找到模型的Git URL。然后,使用以下命令克隆仓库: git lfs clone [模型的Git URL] 例如: git lfs clone https://huggingface.co/distilbert-base-uncased 拉取大型文件
2. 使用Git LFS下载模型 克隆模型仓库 当你想从Hugging Face下载一个模型时,首先找到模型的Git URL。然后,使用以下命令克隆仓库: bashCopy code git lfs clone [模型的Git URL] 1. 2. 例如: bashCopy code git lfs clone https://huggingface.co/distilbert-base-uncased ...
2. 编写批量下载脚本 接下来,我们将编写一个Python脚本,用于批量下载Hugging Face上的模型和数据集。以下是一个简单的示例脚本: importosfromdatasetsimportload_datasetfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer# 设置你想要下载的模型和数据集的名称列表model_names=['gpt2','bert-base-uncased']dataset...