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 huggingface.co/thenlper 第三步:找里面的例子, 即可使用 import torch.nn.functional as F from torch import Tensor from transformers import AutoTokenizer, AutoModel def ...
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 是一个流行的自然语言处理 (NLP) 模型库和社区,提供了大量预训练模型、工具和资源,使得...
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,Bert模型的使用相当简单。首先,你需要安装Transformers库,可以使用pip进行安装: pip install transformers 然后,你可以按照以下步骤加载Bert模型: 导入必要的模块: from transformers import BertModel, BertConfig 初始化Bert模型: configuration = BertConfig() # 默认使用bert-based-uncased初始化 model...
要访问 Gemma 模型文件，用户需先填写 同意表格。我们继续。微调 Gemma，让它学会并生成一些“名言金句”假设您已提交同意表格，您可以从 Hugging Face Hub 获取模型文件。地址:https://hf.co/collections/google/gemma-release-65d5efbccdbb8c4202ec078b 我们首先下载模型和分词器 (tokenizer)，其中包含了一个 Bits...
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。
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...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。
importos os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] ='/dbfs/hugging_face_transformers_cache/' 也可通过使用MLflowtransformers风格将模型记录到 MLflow 来获得类似的结果。 笔记本:Hugging Face 转换器推理和 MLflow 日志记录 为了让你快速开始使用示例代码,此笔记本提供了一个端到端示例,它使用 Hugging Face 转换器管...
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...