一、Load dataset 1.1 Hugging Face Hub 1.2 本地和远程文件 1.2.1 CSV 1.2.2 JSON 1.2.3 text 1.2.4 Parquet 1.2.5 内存数据(python字典和DataFrame) 1.2.6 Offline离线(见原文) 1.3 切片拆分(Slice splits) 1.3.1 字符串拆分(包括交叉验证) 1.4 Troubleshooting故障排除 1.4.1手动下载 1.4.2 Specify fe...
在本节中,我们微调一个预训练的Marian模型,实现从英文到法文的翻译(Hugging Face的很多雇员大多使用这两种语言)。数据集为KDE4 dataset,该数据集来自于KDE apps。该模型已经在大型法语和英文语料库上进行了预训练,该语料库为Opus dataset,该数据集包含KDE4数据集。尽管我们的模型已经海量数据集上进行了预训练,但是我...
datasets.load_dataset()执行了以下操作: 从hugs Face GitHub repo或AWS桶中下载并导入SQuAD python处理脚本(如果它还没有存储在库中)。 运行SQuAD脚本下载数据集。处理和缓存的SQuAD在一个Arrow 表。 基于用户要求的分割返回一个数据集。默认情况下,它返回整个数据集。 让我们理解一下我们得到的数据集。 print(squ...
从本地文件加载:使用Dataset.from_(format)方法,例如Dataset.from_csv、Dataset.from_json等,根据数据集的格式选择对应的方法,从本地文件中加载数据集。 从Hugging Face Datasets Hub加载:使用datasets.load_dataset方法,从Hugging Face Datasets Hub中下载和加载数据集。 从Pandas DataFrame加载:使用Dataset.from_pandas...
这句代码下面发生了什么?🤔datasets.load_dataset()执行了以下操作: 从hugs Face GitHub repo或AWS桶中下载并导入SQuAD python处理脚本(如果它还没有存储在库中)。 运行SQuAD脚本下载数据集。处理和缓存的SQuAD在一个Arrow 表。 基于用户要求的分割返回一个数据集。默认情况下,它返回整个数据集。
Hugging Face 是一家为自然语言处理 (NLP) 模型训练和部署提供平台的公司。该平台拥有适用于各种 NLP 任务的模型库,包括语言翻译、文本生成和问答。这些模型在广泛的数据集上接受训练,旨在在广泛的自然语言处理 (NLP) 活动中表现出色。 Hugging Face 平台还包括用于在特定数据集上微调预训练模型的工具,这有助于使算...
来自Google Deepmind 开放权重的语言模型 Gemma 现已通过 Hugging Face 面向更广泛的开源社区开放。该模型提供了两个规模的版本:2B 和 7B 参数,包括预训练版本和经过指令调优的版本。它在 Hugging Face 平台上提供支持,可在 Vertex Model Garden 和 Google Kubernetes Engine 中轻松部署和微调。
如何把datasets里面的hugging face修改成镜像,一、DataSet的查询SqlDataReader适用于大型数据的读取,它是一条一条的读取,读取出来的数据是存放在服务器上当正在读取数据的时候,突然与服务中断,将无法读取后面的数据DataSet适用于小型数据的读取,它是一次将所有数据读取并存
「Hugging Face Transformers とは」を参照してください 必要条件 ドライバーに単一 GPU が搭載されている単一ノードクラスター。 Databricks Runtime 13.0 ML 以降の GPU バージョン。 この微調整の例では、Transformers、Datasets、Evaluate パッケージ (Databricks Runtime 13.0 ML 以降に含まれ...
1. 多种型号可供选择:Hugging Face 库提供了大量预训练的 NLP 模型,包括针对语言翻译、问答和文本分类等任务进行训练的模型。这使得选择满足您确切要求的型号变得简单。 2. 跨平台兼容性:Hugging Face 库与 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等标准深度学习系统兼容,可以轻松集成到您现有的工作流程中。