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...
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...
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...
例如,在BertModel.from_pretrained()函数中,你可以通过设置num_workers和block_size参数来调整线程数和分块大小。 等待一段时间再下载由于模型文件较大,下载可能需要一些时间。如果可能的话,等待一段时间再下载模型,以查看是否能够提高下载速度。同时,你可以尝试在Hugging Face的官方网站上查看是否有关于模型下载的常见问...
### 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" ...
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 ...
step 1:打开`Hugging Face官网`[https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode](https://huggingface.co/docs/transformers/installation#offline-mode): step 2:搜索你需要的模型,点击`Files and version`,这里是`bert-base-uncased`: ...
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
git clone https://gitee.com/modelee/sup-simcse-bert-base-uncased.git 把模型换成你自己的就可以...
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...