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...
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...
youtube, 视频播放量 237、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 0、收藏人数 4、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绘图,AI最近一周进展,机器人,哈佛大学CS50 Tech Talk:GPT 第二期(大模型怎么和人类交互),炫酷无敌未来机器人,[AI视频
加载语言模型 一旦我们加载了数据,下一步就是从Hugging Face加载一个合适的预训练语言模型,用于我们的目标情绪检测任务。使用Hugging Face的Transformer库加载和使用语言模型有两种主要方法:管道提供了一个非常高的抽象级别,可以准备加载语言模型,并立即对其执行推理,只需很少的代码行,不过代价是几乎没什么可配置性。
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...
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。
对于生产用例,我们推荐 Hugging Face 的文本生成推理。只需几行代码,我们就可以将模型容器化以实现可扩展的部署: docker run -p 8080 : 8080 \ -v my_model:/workspace \ ghcr.io/huggingface/text- Generation-inference:latest 我们通过 7 个步骤定制了一个 LLM,用于使用数据集助手、高效训练方法和张量并行等...
我们可以认为这些模型在Hugging Face基本就是开源的了,我们只需要拿过来微调或者重新训练这些模型。用官方的话来说,Hugging Face Transformers 是一个用于自然语言处理的Python库,提供了预训练的语言模型和工具,使得研究者和工程师能够轻松的训练使用共享最先进的NLP模型,其中包括BERT、GPT、RoBERTa、XLNet、DistillBERT等等...