Hugging Face 为开发者提供了丰富的预训练模型,覆盖各种自然语言处理任务,是一个非常棒的开源社区。为了简化模型的加载和使用,Transformers 库提供了一系列 AutoModel 类,这些类能够根据模型名称自动选择适当的模型架构和预训练权重。 AutoModel 系列包括多个自动化加载类,每个类对应不同的任务和模型类型。 主要的 Auto...
这样,Hugging Face Transformers 就会将数据缓存到 JuiceFS 挂载的目录中。 随处使用 Hugging Face 缓存数据 得益于 JuiceFS 分布式多端共享存储的特性,用户只需将 Hugging Face 的缓存目录设置到 JuiceFS挂载点,并完成首次模型资源的下载即可。 随后,在任何需要该资源的节点上挂载 JuiceFS,选择上述两种方法之一进行设置,...
对于Hugging Face 的缓存数据存储,可以将 JuiceFS 挂载到~/.cache/huggingface/目录下,这样 Hugging Face 相关的数据就可以存储到 JuiceFS 中。另外,也可以通过设置环境变量自定义 Hugging Face 缓存目录位置,指向 JuiceFS 挂载的目录。 接下来就展开介绍如何创建 JuiceFS 文件系统,以及将 JuiceFS 用于 Hugging Face 的...
方式1:使用pipeline高层次 API from transformers import pipeline pipe = pipeline("text-generation", model="defog/sqlcoder-70b-alpha") 1. 2. 3. 优点: 简化:pipeline提供了一个高级接口,将模型加载、tokenizer 配置、输入处理和输出格式化等操作集成在一起。对于常见任务,如文本生成、情感分析、翻译等,pipelin...
随处使用 Hugging Face 缓存数据 得益于 JuiceFS 分布式多端共享存储的特性,用户只需将 Hugging Face 的缓存目录设置到 JuiceFS 挂载点,并完成首次模型资源的下载即可。 随后,在任何需要该资源的节点上挂载 JuiceFS,选择上述两种方法之一进行设置,即可复用缓存数据。JuiceFS 采用 “close-to-open” 机制,确保在多个节点...
1. 检查模型仓库 首先,确认’hfl/chinese-macbert-base’模型确实存在于Hugging Face的模型仓库中。你可以通过访问Hugging Face Models Hub进行搜索确认。如果该模型已存在,则继续下一步;如果不存在,可能是模型名称错误或者该模型尚未被上传。 2. 检查网络连接 加载模型时,Hugging Face的库会尝试从互联网上下载模型配...
Hugging Face 的 Transformers 是一个功能强大的机器学习框架,提供了一系列 API 和工具,用于预训练模型的下载和训练。为了避免重复下载,提高训练效率,Transformers 会自动下载和缓存模型的权重、词表等资源,默认存储在~/.cache/huggingface/hub目录下。这个缓存数据的机制。
在Hugging Face上下载预训练模型并本地读取,需要经过以下步骤: 进入Hugging Face官网,在搜索框中输入你想要下载的预训练模型名称,例如’bert-base-chinese’。 在搜索结果中找到你需要的模型,点击下载对应的文件。对于PyTorch模型,你需要下载以下文件: model_state.pt:包含模型的参数。 tokenizer.pth:包含分词器的参数...
要下载 Hugging Face 的模型并在本地运行,然后通过 API 接口调用,可以按照以下详细步骤进行。这包括模型下载、环境配置、API 部署等内容。 ### 步骤 1:安装必要的软件和库 首先,确保你的系统上已经安装了 Python 和相关依赖包。可以使用以下命令安装 Hugging Face 的 `transformers` 库、`fastapi` 库以及其他必要...