我们很高兴官宣发布,这是一个由 Hugging Face 和 LangChain 共同维护的 LangChain 合作伙伴包。这个新的 Python 包旨在将 Hugging Face 最新功能引入 LangChain 并保持同步。 源自社区,服务社区 目前,LangChain中所有与 Hugging Face 相关的类都是由社区贡献的。虽然我们以此为基础蓬勃发展,但随着时间的推移,其中一...
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第一步: 浏览文本嵌入模型排行榜 MTEB Leaderboard - a Hugging Face Space by mteb 第二步:找到你想要的模型,例如 gte-small huggingface.co/thenlper 第三步:找里面的例子, 即可使用 import torch.nn.functional as F from torch import Tensor from transformers import AutoTokenizer, AutoModel def averag...
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File "D:\002_Project\011_Python\OpenAI\demo.py", line 2, in <module> from huggingface_hub import configure_hf # 新增关键配置 ImportError: cannot import name 'configure_hf' from 'huggingface_hub' (D:\001_Develop\022_Python\Python39\lib\site-packages\huggingface_hub\__init__.py) ...
嵌入(Embeddings) 是一个有点过度使用的术语。我们首先创建一个文本的嵌入,它将作为编码器的输入。编码器还会输出一个嵌入 (有时也称为隐藏状态)。解码器也会接收一个嵌入!😅 嵌入的整个目的是将单词 (或 token ) 表示为向量。 1. 文本嵌入 假设我们想将英文的“Hello World”翻译成西班牙语。第一步是使用...
1.Hub:在Hugging Face Hub上托管基于Git的模型、数据集和空间。 2.Transformers:Pytorch、TensorFlow和JAX的最新ML。 3.Datasets:访问和共享CV、Audio和NLP任务的数据集。 4.Tokenizers:快速tokenizers,针对研究和生产进行了优化。 5.Gradio:用几行Python构建机器学习演示和其它Web应用程序。