Hugging Face/Transformers是一个流行的机器学习模型库,提供了大量预训练的模型供用户使用。为了在本地使用这些模型,您需要将它们下载到本地。以下是几种下载模型的方法:方法一:直接下载如果不嫌麻烦的话,可以直接下载单个文件或者目录里面的文件。在此之前,在本地仿照仓库新建对应层级的文件夹,将每个文件放进对应目录...
此时,git就会把模型推送到Huggingface云端。 推送完毕后,访问线上地址,即可查看模型: https://huggingface.co/v3ucn/wizard3/tree/main 结语 Hugging Face的优势包括可访问性、集成性、快速原型设计和部署、社区和成本效益,是不可多得的机器学习交流平台。 发表于:2024-01-152024-01-15 09:37:27 原文链接:https:...
此时,git就会把模型推送到Huggingface云端。 推送完毕后,访问线上地址,即可查看模型: https://huggingface.co/v3ucn/wizard3/tree/main 结语 Hugging Face的优势包括可访问性、集成性、快速原型设计和部署、社区和成本效益,是不可多得的机器学习交流平台。
此时,git就会把模型推送到Huggingface云端。 推送完毕后,访问线上地址,即可查看模型: https://huggingface.co/v3ucn/wizard3/tree/main 结语 Hugging Face的优势包括可访问性、集成性、快速原型设计和部署、社区和成本效益,是不可多得的机器学习交流平台。
从Hugging Face下载模型到本地并调用 不同的模型需要的显存不同,下载前先查一下自己GPU能支持什么模型 1. 用如下脚本可以下载HuggingFace上的各种模型, 网址https://huggingface.co/models download.py #coding=gbkimporttimefromhuggingface_hubimportsnapshot_download#huggingface上的模型名称repo_id ="LinkSoul/...
2.1、直接下载到本地并加载 2.2、从Hugging Face中手动下载指定好的模型文件到本地并加载 1、下载数据集 将huggingface.co/datasets数据集下载到本地 import os import json from datasets import load_dataset ###设置代理,本地vpn os.environ["http_proxy"] = "http://127.0.0.1:21882" os.environ["https...
看到这篇文章的各位想必对 Hugging Face 都有所耳闻了。作为 AI 时代的开源重要阵地,我们可以在这里找到特别多的一手开源模型,直接部署到本机进行调试。 但是究竟怎么开始,尤其是对于非常多没有接触过 AI 模型的同学来说,从直接使用现成的 ChatGPT 到部署一个本地 AI 模型将是一个非常大的跨度,很多人直接就望而...
在线部署 Hugging Chat是一个开源接口,使每个人都可以尝试 Falcon、StarCoder 和 BLOOM 等开源大型语言模型。 当然您也可以借助 ChatUI 的官方 Docker 模板, 使用 Hugging Face 的基础设施,选择模型快速部署部署自己的 Hugging Chat。 在下面网址快速创建。
【TVM 教程】在 CPU 上部署 Hugging Face 剪枝模型 Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架,适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 | Apache TVM 中文站 作者:Josh Fromm 本教程演示如何采用剪枝后的模型(本例中模型是来自 Hugging Face 的 PruneBert),并使用 TVM 来利用模型稀疏支持来加速。
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。