第一步: 浏览文本嵌入模型排行榜 MTEB Leaderboard - a Hugging Face Space by mteb 第二步:找到你想要的模型,例如 gte-small https://huggingface.co/thenlper/gte-small 第三步:找里面的例子, 即可使用 impo…
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
在Hugging Face 中,我们可以使用预训练模型进行 fine-tuning,以适应特定任务或领域的需求。以下是一个简单的示例: from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=1, per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch_siz...
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。
原始文本(Raw text) --> 分词器(Tokenizer) --> 模型(Model)--> 后处理/预测(Predictions) 使用分词器进行预处理(Preprocessing with a tokenizer) 与其他神经网络一样,Transformer模型无法直接处理原始文本, 因此我们管道的第一步是将文本输入转换为模型能够理解的数字。 为此,我们使用tokenizer,负责: ...
pip install dlib-19.17.99-cp37-cp37m-win_amd64.whl 接着继续安装face_recognition模块。使用如下命令: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple face_recognition 竟然成功弄了。进入测试: import dlib detector = dlib.get_frontal_face_detector() 大功告成。
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...
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 ...