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 ...
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 NLP 的开发者和研究人员能够快速高效地构建和应用各种文本相关应用。抱脸相当于Ai界的GitHub,里面的模型都是开源免费的,非常适合AI开发者使用。本文将...
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
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。 红...
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...
Hugging Face教程(四十四):WPE分词算法 上一级视频我们学习了BPE分词算法是怎么将输入文本打散成字符,然后两两组合,根据组合出现频率选择最高的两个进行合并放到词汇表,如此往复的生成词汇表,最后将输入文本的单词和词汇表的基本词对照进行分词 这… 阅读全文 ...
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：展示效果文本分类实例：高阶玩法模型微调（Fine-tuning）：总结本文介绍了如何快速上手Hugging Face模型库，并通过实例展示了基本功能与一些简单实用的应用。更进一步，您可以探索模型微调、自定义模型与Tokenizer，以及利用...
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...
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...
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。