准备工作。 在我们进入代码之前,你将花费 2 分钟来完成以下 3 个必要的步骤: 确保已将 Colab 运行时切换到 GPU 以获得最佳性能。在顶部菜单中,转到 Runtime -> Change runtime type 并选择“T4 GPU”。 在Hugging Face 上创建一个帐户以访问模型。注册链接 获取Llama 2 的访问权限。在此提交表单(确保勾选 ...
确保已将 Colab 运行时切换到 GPU 以获得最佳性能。在顶部菜单中,转到 Runtime -> Change runtime type 并选择“T4 GPU”。 在Hugging Face 上创建一个帐户以访问模型。注册链接 获取Llama 2 的访问权限。在此提交表单(确保勾选 Code Llama 复选框)。重要提示:你在表单中提供的电子邮件必须与你的 Hugging Fa...
选择最小的模型使我们能够在免费的 Colab 上运行代码（大模型需要更多的 GPU 资源）。步骤 3：设置代码生成流水线。Hugging Face 的流水线是与开源模型一起工作的方便方法。而且设置它们非常简单：pipeline = transformers.pipeline( "text-generation", model=model_id, torch_dtype=torch.float16, devi...
最棒的是,所有练习都提供了 Jupyter Notebook 代码,并且可以直接通过 "https://colab.research.google.com/github/huggingface/smol-course" 链接在 Google Colab 平台上一键运行!无需配置环境 更多资源 除了课程本身,Hugging Face 还贴心地准备了丰富的学习资源: •SmoLAgents 官方文档:深入了解 smolagents 库的方...
接下来,以智能生成英文摘要为例,演示如何使用Colab运行Hugging Face上的大模型。 登录谷歌云盘产品, 点击左上角的New,选择More,Google Colaboratory,会弹出一个新网页,新建出一个colab。 此时,就可以输入python代码了,例如输入print("test"),点三角形运行,会打印出print。
首先,打开 Hugging Face 提供的 Colab 地址: https://colab.research.google.com/drive/1c7MHD-T1forUPGcC_jlwsIptOzpG3hSj 你能看到如下所示界面: 点击「播放」按钮,运行设置,可以看到 Transformers 指定了 v4.29.0 的最新版本,因为目前这个 Agents API,还在实验阶段,所以只在新版本提供支持: ...
确保将 Colab 运行时切换到 GPU 以获得最佳性能。在顶部菜单中转到 “Runtime” -> “Change runtime type” 并选择 “T4 GPU”。在 Hugging Face 上创建帐户以访问模型。获取对 Llama 2 的访问权限。重要提示：在表单中提供的电子邮件必须与您Hugging Face 账户的电子邮件完全相同。还要注意：获取模型访问权限...
Hugging Face 推出免费AI智能体构建课程 :Colab 一键运行,轻松上手 AI 智能体时代已经到来,掌握构建智能体的技术将让你在未来的科技浪潮中占得先机。Hugging Face 的 smol-course 教程为你提供了绝佳的学习机会 Hugging Face推出smol-course教程,特别是其中的8_agents模块,它将手把手教你利用smolagents这个轻量级框架...
本文,您将学习如何使用 Gradio ChatInterface和 Hugging Face 构建一个聊天机器人。而且,您可以免费在 Colab 中运行(文末付源码)! 我们将逐个步骤地进行,因此这个教程适合初学者。但有经验的工程师也会受益匪浅。 操作流程 在这个分步指南中,我们将执行以下步骤: ...
Hugging Face教程 - 安装 介绍 欢迎来到Hugging Face教程!这节主要介绍如何设置transformers库工作环境的安装和配置,如果已经配置好了,可以直接跳过本节。Huggingface的官网transformers安装教程主要介绍了使用colab和本地安装,其实我建议使用docker容器来构建自己的工作环境。一是具有本地安装的优点,不用科学上网去访问colab,...