Hugging Face 专家建议使用 Sentence Transformers Fine-tuning 库 (又名 SetFit),这是一个对 Sentence Transformers 模型进行少样本微调的有效框架。结合对比学习和语义句子相似度,SetFit 在标注数据很少的文本分类任务上实现了高精度。 ❝ “用于文本分类任务的 SetFit 是一个值得添加到 ML 工具箱中的好工具。”...
②Spaces模块相当于免费给你用一个CPU主机,你可以布自己的服务,适合Demo展示,当然你也可以自己花点钱升级一下配置,搞成一个服务。下图是我放上自己图像描述模型后生成的Demo案例: 二、下面重点说一下Spaces模块的使用,大概步骤如下: 1)注册一个Hugging Face账号 2)新建一个Spaces空间 我用的Gradio Space,可参考...
最初选择的方法是使用基本版 transformers 模型 (用于提取特定非包容性词的嵌入)。Hugging Face 专家建议从上下文相关的词嵌入切换到上下文相关的句子嵌入。在该方法中，句子中每个词的表示取决于其上下文。Hugging Face 专家建议使用 Sentence Transformers 架构为整个句子生成嵌入。使用该方法，语义相似的句子间的距离小，...
Hugging Face 和 Witty Works 双方均试验了多个 sentence transformer 模型,最终选择了mpnet-base-v2,将其与逻辑回归和 KNN 结合使用。 在Google Colab 上进行首次测试后,Hugging Face 专家指导 Witty Works 在 Azure 上部署该模型。由于模型本身已经足够快,因此无需额外的优化。 “与 Hugging Face 合作为我们节省了...
Hugging Face 专家建议使用 Sentence Transformers Fine-tuning 库 (又名 SetFit),这是一个对 Sentence Transformers 模型进行少样本微调的有效框架。结合对比学习和语义句子相似度,SetFit 在标注数据很少的文本分类任务上实现了高精度。 SetFit: https://github.com/huggingface/setfit ...
Hugging Face 入门 Hugging Face 基本函数 tokenizer.tokenize(text):返回一个list,分词,将序列拆分为tokenizer词汇表中可用的tokens,这个中文是拆分为了单个的字,英文是subword tokenizer(text1,text2,..)等效于tokenizer.encode_plus(text1,text2,..):如果是逗号,则会将两个句子生成一个input_ids,添加 [CLS] ...
下面是一个使用Hugging Face Transformer库进行情感分析的实战案例。首先,我们需要选择一个预训练模型,例如BERT或RoBERTa。然后,我们使用数据预处理工具对文本数据进行处理,包括分词、去除停用词等。接下来,我们将处理后的数据输入到预训练模型中进行训练和评估。最后,我们可以使用模型进行预测,对新的文本数据进行情感分类...
近日,JFrog 的安全团队发现Hugging Face 平台上至少 100 个恶意人工智能 ML 模型实例,其中一些可以在受害者的机器上执行代码,为攻击者提供了一个持久的后门,构成了数据泄露和间谍攻击的重大风险。 Hugging Face 是一家从事人工智能(AI)、自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的技术公司,它提供了一个平台,用户可以在这...
四、实战案例 为了更好地展示PEFT的应用,我们将以一个实际的文本分类任务为例,展示如何使用PEFT进行模型调优。具体任务是将文本分为正面和负面两类。我们将使用IMDB电影评论数据集进行训练和验证。 首先,我们需要准备数据集。我们可以从Hugging Face的Model Hub下载IMDB数据集,并将其划分为训练集和验证集。然后,我们可...
微调的主要步骤如下：首先，配置开发环境，包括安装 Hugging Face 的相关库以及 Pyroch。接着，登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。然后创建和加载数据集，此步骤建议参考《如何在 2024 年使用 Hugging Face 微调 LLM》中的指南。使用 HuggingFaceH4/no_robots 数据集进行微调，并将其转换成适合...