有两种使用Inference API的方式，一种是在这个模型详细信息界面会有一个模型的小组件（是Hugging Face为...
二、Hugging Face进阶技巧 微调模型 虽然Hugging Face提供了大量预训练模型,但在实际应用中,你可能需要针对特定任务对模型进行微调。Hugging Face提供了强大的微调功能,只需准备相应的数据集和标签,就可以轻松地对模型进行训练和优化。微调后的模型将更贴近你的实际需求,提升任务性能。 自定义模型 除了使用预训练模型...
安装步骤打开您的 Unity 项目导航至菜单栏的 Window -> Package Manager在弹出窗口中，点击 +，选择 Add Package from git URL输入 https://github.com/huggingface/unity-api.git安装完成后，将会弹出 Unity API 向导。如未弹出，可以手动导航至 Window -> Hugging Face API Wizard在向导窗口输入您的 API 密钥。
这些技巧可用于构建NLP应用程序,例如情感分析和语言翻译等。经过实践证明,这些技巧使得在NLP领域中工作更加轻松,且提供了更好的性能和效率。 (一)使用预训练模型 Hugging Face提供了许多预训练模型,包括BERT、RoBERTa、GPT-2等,可以很容易地用于文本分析。在NLP中,预训练模型通常使用大量的数据进行训练,以捕获自然语言...
你可以在 Hugging Face Hub 上轻松实现 LLM 的水印。LLM 水印 Space(见图 3)演示了这一点,使用了LLM 水印方法对模型如 OPT 和 Flan-T5 进行了应用。对于生产级工作负载,你可以使用我们的文本生成推理工具包,它实现了相同的水印算法,并设置了相应的参数,可以与最新模型一起使用!
很高兴和大家分享 Hugging Face 的一项新功能:KV 缓存量化,它能够把你的语言模型的速度提升到一个新水平。 太长不看版: KV 缓存量化可在最小化对生成质量的影响的条件下,减少 LLM 在长文本生成场景下的内存使用量,从而在内存效率和生成速度之间提供可定制的权衡。
Hugging Face新模型,超强! 🎉 Hugging Face 推出全新1B语言模型 SmolLM2,小巧高效且性能卓越! ✨ 多种尺寸选择:提供1.7B、360M & 135M三种尺寸,满足不同需求。 ✨ 巨大数据规模:训练数据多达11T Token,确保模型性能。 ✨ 高质量数据集:使用优质数据集进行训练,提升模型表现。
BLOOM(BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)是BigScience发布的一系列模型,由Hugging Face与法国组织GENCI和IDRIS合作,涉及来自60个国家和250个机构的1000名研究人员。这些模型使用decoder-only transformers,并进行了微小的修改。
通过将LightEval开源,Hugging Face鼓励在AI评估中更大的责任性——随着公司越来越依赖AI做出高风险决策,这是非常需要的。 未来AI评估的趋势 Hugging ace承认,该工具仍处于初期阶段,用户不应期望「100%的稳定性」。然而,公司正在积极征求社区反馈,鉴于其在其他开源项目上的成功记录,LightEval可能会迅速改进。