在开始使用Hugging Face之前,你需要安装Hugging Face库。可以通过pip命令进行安装:pip install huggingface-hub 创建Hugging Face账号在开始使用Hugging Face之前,你需要创建一个Hugging Face账号。你可以在Hugging Face官方网站上注册账号。 导入所需的模型和库使用Hugging Face,你需要导入所需的模型和库。例如,如果你想使...
浏览Hugging Face的模型库 找到适合你项目需求的模型。 可以通过搜索或筛选来缩小范围。 点击模型名称进入模型主页,可以查看模型的详细信息、用法示例、源代码等。 下载并使用模型 使用from transformers import MODEL_NAME 导入模型。 实例化模型:model = MODEL_NAME.from_pretrained('MODEL_NAME')。其中 MODEL_NAME ...
使用push_to_hubAPI 上传文件到Hub上最简单的方法就是使用push_to_hubAPI,Trainer类貌似是使用这个方法,在参数中设置好即可。 在继续之前,需要生成你自己的authentication token(一串16进制码,与你的注册名称相关),这样huggingface_hubAPI可以知道你正在进行操作,会定位到你的模型repo上。当然运行API时,你...
使用Hugging Face的Trainer进行训练，评估模型性能，并在训练完成后将模型和过程保存到Hub上。使用Accelerate库实现更精细的训练控制，如优化器、学习率调度器和后处理函数，为生成摘要进行分句操作。在Hub上创建模型Repo，上传模型，并进行测试。本文通过实操指南，详细介绍了如何使用Transformer模型和Hugging Face...
LangChain 中的 Hugging Face Hub 端点连接到 Hugging Face Hub，并通过其免费推理端点运行模型。我们需要一个Hugging Face帐户和 API 密钥来使用这些端点。获得 API 密钥后，我们会将其添加到HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN环境变量中。我们可以像这样用 Python 来做到这一点：import osos.environ['HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN...
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Hugging Face Hub。我们将在后续持续更新更多教程，期待您的关注！
我们可以将模型保存下来以用于后面的推理和评估。我们暂时将其保存到磁盘，但你也可以使用model.push_to_hub方法将其上传到 Hugging Face Hub。https://hf.co/docs/hub/main # Save our LoRA model & tokenizer resultspeft_model_id="results"trainer.model.save_pretrained(peft_model_id)tokenizer.save_...
Hugging Face教程(二十八):将训练模型上传到Hub(TF) 08:38 Hugging Face教程(二十七):将训练模型上传到Model Hub 05:06 Hugging Face教程(二十六):模型仓库管理 07:55 Hugging Face教程(二十五):Hugging Face网站导航 03:55 Hugging Face教程(二十四):训练加速器 03:21 Hugging Face教程(二十三):Trainer...
在Hugging Face Hub一键下载模型并将其转换为gguf格式（支持自定义量化）的过程主要包括以下几个步骤。请注意，操作可能需要具备一定的编程和计算机知识。首先，在Hugging Face网站上找到你所需的模型，并获取其相对地址。接下来，进行第二步，即克隆llama.cpp。为了安装make，你可以参考在windows上安装make...