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...
图1:Hugging Face 注册页面。来源:https://huggingface.co/join。 2)获取用户访问令牌 一旦你有了账户,就点击账户资料页面上方右侧的设置按钮,然后选择“设置”>“访问令牌”。在这个标签页上,你可以复制你的密钥令牌,并使用它来访问 Hugging Face 模型。 图2:Hugging Face 账户资料页面 设置权限。访问令牌允许用户...
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一,毫无疑问,也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型,Hugging Face推理终端能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是,如果你还想叠加其它功能,如用于分辨不同说话人的说话人分割,或用于投机解码的辅助生成,事情就有点麻烦了。因为此时你需要将 Whisper 和...
Hugging Face 平台还包括用于在特定数据集上微调预训练模型的工具,这有助于使算法适应特定领域或语言。该平台还具有用于访问和利用应用程序中预训练模型的 API,以及用于构建定制模型并将其交付到云端的工具。 将Hugging Face 库用于自然语言处理 (NLP) 任务具有多种优势: 1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供...
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 转换器管道推理和 MLflow 日志记录进行文本汇总。
例如,如果您有一个在“LLaMA-7B”上微调的模式。搜索模型并向下滚动以查看模型的各种实现。 结论 总之,本博客提供了一个快速简便的教程,介绍如何在短短 5 分钟内使用 Hugging Face 和 Gradio 创建 AI 聊天机器人。通过分步说明和可自定义的选项,任何人都可以轻松创建他们的聊天机器人。
像CodeGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 已经取得了快速进展,在摘要、搜索等方面实现了新的应用程序。然而,现成的模型可能不适合特定的用例。微调是定制模型的关键,但需要专业知识。本文展示了如何使用 Hugging Face 的 Transformer Library (TRL) 微调 LLM 以实现自定义任务。
第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA %pip install "torch==2.2.2" tensorboard # Install ...
借助亚马逊云科技Amazon SageMaker上推出的全新Hugging Face LLM Inference DLC,亚马逊云科技客户可以从支持高度并发、低延迟LLM体验的相同技术中受益,例如HuggingChat、OpenAssistant和Hugging Face Hub上的LLM模型推理API。 1.设置开发环境 使用SageMaker pythonSDK将OpenAssistant/pythia-12b-sft-v8-7k-steps部署到亚马逊云...