Hugging Face 笔记本https://github.com/huggingface/notebooks Hugging Face 示例脚本https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples 任务页面https://hf.co/tasks Hugging Face 示例脚本 包括不同的 自监督预训练策略 如 MAE,和 对比图像到文本预训练策略 如 CLIP。这些脚本对于研究社区和愿意在预...
开始只是Transformers 中 Vision Transformers (ViT) 的一个 PR,现在已经发展壮大: 8 个核心视觉任务,超过 3000 个模型,在 Hugging Face Hub 上有超过 1000 个数据集。 自从ViTs 加入 Hub 后,已经发生了大量激动人心的事情。在这篇博客文章中,我们将从 Hugging Face 生态系统中总结已经发生的和将要发生的进展,以...
https://youtu.be/nvBXf7s7vTI上几集视频我们学习了分词和数据集的加载,有了数据集后,我们就可以开始训练或者微调模型,这也是这一集视频讲学习到的内容- 首先,通过AutoModelXXX加载模型- 通过TrainingArguments配置学习率等参数- 通过trainer.train()开始训练- 通过trai
在 TrainingArguments 中定义模型超参，只有output_dir参数是必须的。我们可以设置push_to_hub=True来直接上传训练好的模型（如果已经登陆了Hugging Face）。在每一个训练段，Trainer 都会评测模型的 accuracy 和保存此节点。传入超参数，模型，数据集和评测函数到 Trainer。调用 train() 来微调模型。training_args = ...
在TrainingArguments中定义模型超参,只有output_dir参数是必须的。我们可以设置push_to_hub=True来直接上传训练好的模型(如果已经登陆了Hugging Face)。在每一个训练段,Trainer都会评测模型的 accuracy 和保存此节点。 传入超参数,模型,数据集和评测函数到Trainer。
这个视频讲述了如何使用 Hugging Face 的 Autotrain 在 Google Colab 的免费版本上对 Llama 2 进行训练。这是在 Google Colab 的免费版本或者在本地计算机上使用自定义数据集进行 llama-v2 微调的简单的方法，这个方法也适用于任何其他 LLM。AutoTrain 是自动训练和部署机器学习模型的一种方式，可以与 Hugging Face ...
您可以在 Hugging Face 的配置文件或代码中进行设置。 训练模型:使用 Hugging Face 的 Trainer 或其他工具开始训练模型。在训练过程中,您可以使用 GPU 或其他计算资源加速训练过程。 评估和调优:在训练完成后,使用验证集和测试集评估模型的性能。根据评估结果对模型进行调优或使用其他优化技术来提高模型的性能。
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。 代码语言:javascript 复制 # Install PytorchforFSDPandFA/SDPA%pip install"torch==2.2.2"tensorboard...
from transformersimportAutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification,TrainingArguments,Trainer,DataCollatorForTokenClassification 2.加载数据集 代码语言:javascript 复制 # 如果加载失败 可以通过本地下载到磁盘然后再加载 ner_datasets=load_dataset("peoples_daily_ner",cache_dir="./data") ...
你只需确保使用最新的 transformers 版本并登录你的 Hugging Face 帐户。pip install transformershuggingface-cli login 下面是如何使用 transformers 进行推理的代码片段:from transformers import AutoTokenizerimport transformersimport torchmodel = "meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf"tokenizer = AutoTokenizer.from_...