# 3.数据处理与分批model_path='E:\\Hugging Face\\bert-base-chinese'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)deftokenizer_fun(data):# 自定义数据处理函数(此处为分词操作)tokenized_data=tokenizer(text=data['review'],max_length=512,padding='max_length',truncation=True,return_tensors="pt"...
【大模型开发工具库】 Hugging Face Transformers 从原理到实战全面指南!!! 敲代码聊大模型 6722 24 从零开始玩转AI大模型!手把手教你训练自己的AI大模型!从数据收集到模型部署,打造你的专属AI助手 小猫课程分享 4936 32 【喂饭教程】10分钟学会快速微调DeepSeek-R1-8b模型,并且可视化训练过程!环境配置+模型微调...
bert-base-chinese对中文的处理是一个字对应一个词 from transformers import BertTokenizer #加载预训练字典和分词方法 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path='bert-base-chinese', cache_dir=None, force_download=False, ) #增强的编码函数 out = tokenizer.encode_plus( tex...
在Hugging Face的Transformers库中,我们可以使用Tokenizer对象来进行分词。下面是一个示例代码,演示如何使用Tokenizer对象进行中文分词: from transformers import BertTokenizer # 加载预训练的中文分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') # 对中文文本进行分词 text = '我爱自然语言处理' ...
1、安装hugging face的transformers pip install transformers 2、下载相关文件 字表: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt 配置文件: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json ...
首先进入hugging face,找到自己想要下载的模型,点击下载对应的文件。针对pytorch模型,需要下载以下文件,下载后新建一个文件夹bert-base-chinese,将这些文件放入,一并上传开发机。 image.png 修改读取预训练模型代码如下,即可正常运行。 config=BertConfig.from_json_file("bert-base-chinese/config.json")model=BertModel...
Chinese Localization repo for HF blog posts / Hugging Face 中文博客翻译协作。 - huggingface-cn/hf-blog-translation
IT之家 12 月 29 日消息,Hugging Face、英伟达和约翰霍普金斯大学研究人员联手为 Hugging Face 上的热门编码器模型 BERT 推出了全新版本 ModernBERT,号称在满足效率的同时新增支持处理长达 8192 个 Token 的上下文。开发团队表示,尽管 BERT 模型自 2018 年发布以来仍被业界广泛使用,并且是 Hugging Face 上下载量...
1、安装hugging face的transformers pip install transformers 2、下载相关文件 字表: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt 配置文件: wget http://52.216.242.246/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json ...
在Hugging Face中,Bert模型的使用相当简单。首先,你需要安装Transformers库,可以使用pip进行安装: pip install transformers 然后,你可以按照以下步骤加载Bert模型: 导入必要的模块: from transformers import BertModel, BertConfig 初始化Bert模型: configuration = BertConfig() # 默认使用bert-based-uncased初始化 model...