Hugging Face平台拥有超过75,000个数据集,涵盖100多种语言,适用于NLP、计算机视觉和音频领域的多种任务。通过HuggingFaceDatasetLoader,我们可以直接将这些数据集应用于LangChain系统的构建与测试。 Hugging Face Dataset from langchain_community.document_loaders.hugging_face_dataset import HuggingFaceDatasetLoader dataset_...
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...
Hugging Face平台拥有超过75,000个数据集,涵盖100多种语言,适用于NLP、计算机视觉和音频领域的多种任务。通过HuggingFaceDatasetLoader,我们可以直接将这些数据集应用于LangChain系统的构建与测试。 Hugging Face Dataset from langchain_community.document_loaders.hugging_face_dataset import HuggingFaceDatasetLoader dataset...
train_dataset = dataset['train'] val_dataset = dataset['validation'] train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False) model = #定义模型 optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5) cri...
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model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id dataset_path: "." # path to dataset max_seq_len: 3072 # 2048 # max sequence length for model and packing of the dataset # training parameters output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for...
Hugging Face 是一个开源库,用于构建、训练和部署最先进的 NLP 模型。Hugging Face 提供了两个主要的库,用于模型的transformers 和用于数据集的datasets 。 可以直接使用 pip 安装它们。 pip install transformers datasets Pipeline 使用transformers库中的Pipeline是开始试验的最快和最简单的方法:通过向Pipeline对象提供任...
像CodeGPT 这样的大型语言模型 (LLM) 已经取得了快速进展,在摘要、搜索等方面实现了新的应用程序。然而,现成的模型可能不适合特定的用例。微调是定制模型的关键,但需要专业知识。本文展示了如何使用 Hugging Face 的 Transformer Library (TRL) 微调 LLM 以实现自定义任务。
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。公司持续在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行创新,旨在通过其技术和平台使AI更加普及和易于访问。 huggingface的官网,一般都是打不开的状态。首先,我们来介绍一个huggingface的镜像: ...