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/Chinese...
Hugging Face 专门开发用于构建机器学习应用的工具。该公司的代表产品是其为自然语言处理应用构建的 transformers 库,以及允许用户共享机器学习模型和数据集的平台 大模型平台 hugging face 国内对标 – 百度千帆 百度智能云千帆大模型平台(以下简称千帆或千帆大模型平台)是面向企业开发者的一站式大模型开发及服务运行平台...
我们在 Hugging Face 上提供了一些非常有意思的工具。正常来说你在 GitHub 上看到一个 repo（repository，可以理解为存放项目的仓库），要把它用起来需要自己装环境搭配，对于很多非技术向的用户这是一个很麻烦的事情，因为他可能看到这堆代码之后也用不起来。我们做了一个 spaces，可以在线免费给用户提供一个容器环...
Hugging Face Hub要求Repo ID必须遵循特定的命名规则。一般来说,Repo ID应该是简短的、描述性的,并且不包含空格或特殊字符。它应该只包含字母、数字和下划线。同时,Repo ID也不应该与已有的仓库名重复。 解决方案 检查Repo ID的拼写和格式:首先,仔细检查您输入的Repo ID是否有拼写错误,或者是否包含了不允许的字符。...
repo的名称用TrainingArgument中的output_dir来设置(例如前面设置的bert-finetuned-mrpc,貌似是第4章介绍微调中,且未设置hub_model_id时使用output_dir设置)。如果要自定义repo名称,可以自己设置hub_model_id="用户自定义名称"。 如果是上传一个组织的模型,可以用格式hub_model_id="组织名称/repo名称"。
llm.invoke("Hugging Face is") 使用HuggingFacePipeline时,模型是加载至本机并在本机运行的,因此你可能会受到本机可用资源的限制。 HuggingFaceEndpoint 该类也有两种方法。你可以使用repo_id参数指定模型。也可以使用endpoint_url指定服务终端,这些终端使用无服务器 API,这对于有 Hugging Face专业帐户或企业 hub的用户...
repo_id="HuggingFaceH4/zephyr-7b-beta", task="text-generation", ) chat_model = ChatHuggingFace(llm=llm) 你可以通过为其提供 ReAct 风格的提示词和工具,将chat_model转化为一个智能体: from langchain import hub from langchain.agents import AgentExecutor, load_tools ...
Hugging Face 提供了一些非常有趣的工具。 正常情况下，你会在GitHub上看到一个repo（repository，可以理解为存储项目的仓库）。 使用时需要自行安装环境。 对于很多非技术用户来说，这是一件非常麻烦的事情，因为他看到这堆代码后可能会无法使用。我们做了一个空间，可以在线免费为用户提供容器环境。 开发者可以直接在...
Hugging Face Hub 为模型提供托管、发现和社交功能。它不局限于 HF 官方库,你可以分享任何 ML 库的模型权重(或分享自己的代码库)。 在https://huggingface.co/new创建一个仓库,可以在你的账户或组织名下创建仓库。 向仓库添加文件。 在仓库的文件选项卡并点击“上传文件”。可以拖放文件/文件夹或直接上传。
-Hugging Face被称为“AI/ML的github”,托管了许多开源语言模型。 -拥抱脸模型中心允许用户查找和下载各种机器学习模型。 -拥抱脸通过增加模型和数据集的可访问性,在机器学习民主化方面发挥了作用。 -Hugging Face的开源库包括数据集、用于模型训练和推断的transformers,以及用于创建模型演示的gradio。 -拥抱脸的transfor...