为了说明这个问题,我将简要描述Hugging Face所提供的特征提取机制。我们提供的数据很简单:文档和标签。 最基本的功能是分词器: from transformers import AutoTokenizer tokens = tokenizer.batch_encode_plus(documents ) 这个过程将文档映射到Transformer的标准表示中,因此可以直接用于Hugging Face的模型。这里我们介绍了一...
除了提供强大的transformers库,Hugging Face还运营一个名为Hugging Face Hub的平台,这个平台允许社区成员共享和发现预训练模型和数据集。通过这个平台,用户可以轻松地上传、分享和使用NLP模型,促进了知识的共享和合作。 Hugging Face不仅在开源社区中具有重要影响,也与许多学术机构和企业合作,推动了NLP领域的研究和商业应用。
通过Hugging Face官方包的加持,开发小伙伴们通过简单的api调用就能在langchain中轻松使用Hugging Face上各类流行的开源大语言模型以及各类AI工具。 以下是笔者在测试使用后,总结的在LangChain中无缝安装和使用Hugging Face最佳实践。 如何安装 要使用Hugging Face平台的功能,首先需要安装langchain-huggingface包,这是一个专门...
除了提供强大的transformers库,Hugging Face还运营一个名为Hugging Face Hub的平台,这个平台允许社区成员共享和发现预训练模型和数据集。通过这个平台,用户可以轻松地上传、分享和使用NLP模型,促进了知识的共享和合作。 Hugging Face不仅在开源社区中具有重要影响,也与许多学术机构和企业合作,推动了NLP领域的研究和商业应用。
Transformers 库是 Hugging Face 最著名的贡献之一,它最初是 Transformer 模型的 pytorch 复现库,随着不断建设,至今已经成为 NLP 领域最重要,影响最大的基础设施之一。该库提供了大量预训练的模型,涵盖了多种语言和任务,成为当今大模型工程实现的主流标准,换句话说,如果你正在开发一个大模型,那么按 Transformer 库的...
接着,从 Hugging Face Hub 加载 DocVQA 数据集。 import torch from datasets import load_dataset data = load_dataset("HuggingFaceM4/DocumentVQA") 我们可以使用 transformers 库中的AutoModelForCausalLM和AutoProcessor类来加载模型和处理器,并设trust_remote_code=True,因为该模型尚未原生集成到 transformers 中,...
[rank0]: File "/home/user/.conda/envs/llamafactory/lib/python3.10/site-packages/modelscope/msdatasets/data_loader/data_loader.py", line 82, in process [rank0]: self._build() [rank0]: File "/home/user/.conda/envs/llamafactory/lib/python3.10/site-packages/modelscope/msdatasets/data_lo...
from gluonts.dataset.loader import as_stacked_batches def create_train_dataloader( config: PretrainedConfig, freq, data, batch_size: int, num_batches_per_epoch: int, shuffle_buffer_length: Optional[int] = None, cache_data: bool = True, ...
1. 基本用法 Hugging face提供的transformers库主要用于预训练模型的载入,需要载入三个基本对象 BertConfig是该库中模型配置的class。 B...
I want to create a new hugging face (HF) architecture with some existing tokenizer (any one that is excellent is fine). Let's say decoder to make it concrete (but both is better). How does one do this? I found thishttps://huggingface.co/docs/transformers/create_a_...