开启Hugging Face 之旅: 一天快速上手 什么是Hugging Face? 一、快速入门 安装Hugging Face 浏览Hugging Face的模型库 下载并使用模型 保存和加载模型 二、展示效果文本分类 命名实体识别 三、高阶玩法 Fine-tuning 模型 总结 开启Hugging Face 之旅: 一天快速上手 什么是Hugging Face? Hugging Face 是一个流行的...
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。
一键部署 Hugging Face 模型 API Server WebUI 离线推理 部署4bit 量化模型 构建量化模型 使用量化模型 结语 Hugging Face 平台在人工智能研究,尤其是自然语言处理领域产生深远影响,平台通过提供易用的接口、丰富的预训练模型和开源工具如 transformers,简化了语言模型的使用难度, 大大降低了 NLP 应用的开发门槛。另外...
还是一样,如果加载失败,可以通过先从镜像站下载到本地,然后再从本地加载分词器和模型 写一个函数,用来处理将原始文本数据中的标签(通常是实体名称或类型的标记)映射到经过标记化后的文本中的正确位置上,以便用于训练或评估模型。 代码语言:javascript 复制 defprocess_function(examples):tokenized_examples=tokenizer(e...
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和...
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库，无需微调模型的全部参数，即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model，PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法:https://github.com/huggingface/peft LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELShttps://arxiv....
首先我们需要一个可以看懂评论且给评论打分的模型，这个例子选用的是利用数据集 IMDb 微调 DistilBERT，微调后的模型可以预测一个电影的评论是正面的还是负面的且给出评分（五分满分）。当然大家可以根据各自的需求找到不同的数据集来 Finetune 模型，也可以使用不同的基础模型，Hugging Face 上提供了很多可选项。本...
PEFT 是 Hugging Face 的一个新的开源库。使用 PEFT 库,无需微调模型的全部参数,即可高效地将预训练语言模型 (Pre-trained Language Model,PLM) 适配到各种下游应用。PEFT 目前支持以下几种方法:https://github.com/huggingface/peft LoRA: LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELShttps://arxiv.org...
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch，包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库，能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA %pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install ...
预训练模型是Hugging Face代码生成技术的基石。这些模型在大规模无标签代码数据集上进行训练,学习了代码的通用表示和语法结构。预训练模型的选择至关重要,它决定了模型后续微调的效果和效率。在Hugging Face的Transformers库中,常见的预训练代码生成模型包括CodeBERT、CodeT5等,它们均基于Transformer架构,具有强大的语言理解和...